上篇提到的唱片行小伙子，即使你一個(gè)月至少兩次去買碟，他對(duì)你的音樂偏好再熟悉，充其量也就是五張推薦能中兩張吧。若再延伸到其他音樂類型，古典、爵士、世界音樂，每個(gè)細(xì)分的領(lǐng)域都有專業(yè)又熱心的大哥大姐耐心聆聽你的需要，推敲出一兩張風(fēng)格可能合適的經(jīng)典名盤，接著再?gòu)哪愕姆磻?yīng)進(jìn)一步推薦二、三。喜歡的人聲是男是女是高亢或低沈？配器偏好簡(jiǎn)約或是大編制？融合曲風(fēng)可以接受嗎？老一點(diǎn)錄音品質(zhì)不佳是否介意？說流派啊，彈奏手法，特殊典故，經(jīng)典錄音，樂手之間的關(guān)聯(lián)，講究一些的沒花個(gè)把小時(shí)下不了決心買下一張CD。
直至十年前我們都很難相信有天電腦化的音樂推薦會(huì)超越人腦，讓那一張張帶著笑臉的唱片行小伙從此失業(yè)。我們正討論的不是Amazon推薦你買這或那，不是emusic的“new for you”，也不是到處氾濫的“你或許會(huì)喜歡”。Spotify的推薦系統(tǒng)如今做到的程度，真正滿足了一幫音樂饞食者們幾無(wú)止盡的需要。從這層意義上來說，音樂先於其他產(chǎn)業(yè)，在數(shù)字化的路途上更為超前，傳統(tǒng)那一套更早被毀滅（先不論當(dāng)今黑膠唱片有復(fù)甦跡象）。
Pandora網(wǎng)路電臺(tái)的“音樂基因”系統(tǒng)投入商用已有十年，只要輸入一曲名或藝人名，音樂就會(huì)像流水般不斷宣洩出來。過程中若遇有曲子不愛，可以點(diǎn)選“略過此曲”或給它一個(gè)“遜”；推薦得好的曲子，就給它一個(gè)“讚”。由一群專家預(yù)先設(shè)計(jì)好的“音樂基因”，像個(gè)完整的音樂知識(shí)體系被置於電腦中，那是由人類教給機(jī)器，被嚴(yán)謹(jǐn)定義過的音樂數(shù)據(jù)集群。專家們將每一首曲子以不同的維度分類、貼標(biāo)籤，以一套特有的科學(xué)方法加以分析解構(gòu)，其風(fēng)格、配器、情感因素，所有相關(guān)的一切都視作為歌曲的元數(shù)據(jù)被標(biāo)記入庫(kù)。
後設(shè)的部分由用戶也就是我們來協(xié)助提供，透過點(diǎn)擊而讓機(jī)器知道我們各自的偏好，是如何不同於其根據(jù)“預(yù)設(shè)”數(shù)據(jù)所演算出來的“猜想”。而這些眾創(chuàng)集成的後設(shè)數(shù)據(jù)，則再由電腦分析，不斷完善推薦系統(tǒng)，也就是所謂電腦的智能學(xué)習(xí)。
十年後，這套做法成為數(shù)字音樂服務(wù)的標(biāo)配，Spotify在“電臺(tái)”這個(gè)基本功能之外，衍伸出我每天聽也聽不完的智能推薦曲目，精確度遠(yuǎn)超出當(dāng)年唱片行小伙子們的加總。為此，Tower Records“唱片城”收攤倒閉於我已了無(wú)遺憾。
