如果你是过去几年购买iPod的2800万人之一，那么你很可能花了一些时间以随机播放模式听音乐。理论上，我是随机播放的粉丝。它让成千上万张专辑的音乐收藏变得更容易，建立了一个只需轻轻一按就能随机访问其中任何歌曲的系统，你就拥有了一个充满惊喜和巧合的引擎。当然，它是对广播电台单调乏味可预测性的一种绝佳解药。
但实际上，随机播放并不那么令人愉快。诚然，随机播放列表有时能发掘出你iPod上多年未听的歌曲，重新听到这些歌曲的惊喜可能会揭示你第一次听时错过的细微之处。但有些歌曲应该继续埋藏起来。我不知道杜兰杜兰乐队的《Girls on Film》是怎么进入我的iPod收藏的，但相信我，这首歌没有什么未被探索的细微之处会在未来的聆听中被揭示出来。
如果我的iPod能给我一个一键机制，让我能有效地将一首歌从随机播放的“孤岛”上投票移除，我就会不停地以随机播放模式听音乐。就目前而言，我在纽约地铁上花了太多时间从外套口袋里掏出iPod——从而吸引了一整车潜在的小偷——只为了第无数次地告诉机器我不想听Rush乐队的《Tom Sawyer》。如果底层软件被编程为满足我一个愿望，这种情况就不会发生：观察我每次快进跳过一首歌，如果我对同一首歌快进超过三次，就将这首歌从随机播放中移除。不要删除它，不要完全从我的意识中抹去它——只是停止向我推荐它。
这可能看似一个小抱怨，但它指向一个更大的问题。想想我们现在经常委托给各种机器做的所有决定：我们从亚马逊那里得到产品推荐；我们的TiVo根据它们对我们总体品味的了解为我们录制节目；甚至约会服务也开始使用软件算法来推荐匹配对象。所以，如果我们要请求机器的帮助，我们需要训练它们的工具。实际上，我们需要一些新的动词。
我说的动词是什么意思？想想这些熟悉的符号
50年前，它们对99%的美国人来说会意味着什么吗？然而现在，它们像红灯一样易于识别和直观。我们需要这些符号来帮助我们驾驭30多年前出现的线性、主要由磁带驱动的技术——录音带和录像机。每个新的消费技术平台都创造了对新动词的需求。第一代电视和广播为我们提供了意味着“换频道”或“调节音量”的旋钮。多亏了CD，“快进”和“倒带到下一章/歌曲”已经进入了殿堂。经过几年在多个设备上看到这些图标后，它们对我们来说变得习以为常。
动词可以从一个平台沿用到另一个平台，但新平台也创造了新动词。“移到下一章/页”在很大程度上是一个数字动词，是处理了解所呈现信息结构媒介时所需的基本命令。除非传统的视频、电影或录音带已经用标记章节或歌曲划分的数字信息增强，否则你不会自动跳到下一章。老式卡带播放器曾经通过在音频信号中寻找静音片段并将其解释为歌曲中断来克服这一限制，如果你不是在听约翰·凯奇的音乐，这种方法效果很好。
在iGadgets时代，是控制权的丧失需要新的动词：我们将决策权交给软件，让它在派对上营造气氛或向我们推荐书籍。在大多数情况下，我认为这是一件好事，一种技术趋势，随着我们浏览越来越大的资料库，未来几年可能会产生更多样化的媒体消费。但智能算法，就像智能宠物一样，需要训练。你必须给软件关于其推荐的良好反馈。这种反馈无需细致入微；事实上，如果最终目标是创建普遍认可的新动词，那么越简单越好。
所以这是我的提议。任何严重依赖推荐的媒体平台都需要两个普遍认可的动词，就像停止、播放、剪切、粘贴、打开和关闭一样基本。它们将体现“永远不要再推荐这个”和“不要注意我在做什么”的命令——或者简而言之，“移除”和“忽略”。
“移除”很简单：当你在地铁上听到Jethro Tull的《Aqualung》时，你只需点击一次“移除”，那段可怕的长笛独奏就会被永远禁止。连续几周这样做，你就会有一个无需疯狂调整即可聆听的随机播放列表。当你的TiVo决定你可能喜欢《恐惧元素》并开始为你录制剧集时，你可以用一句严厉的告诫来告诉它：再也不要了。
“忽略”是针对通过观察你的行为来学习的算法的命令，比如亚马逊的推荐系统。任何从亚马逊购买过几本书的人都知道，一个奇怪的购买是如何突然打乱推荐引擎的。你为你的侄子订购了一本《好奇的乔治放风筝》，接下来的三周亚马逊似乎确信你已经退化到幼儿园的阅读水平。然而，有了“忽略”按钮，你就可以简单地说：“不要注意这次特定的购买；这是一个异常情况。”
你可以在数字世界中找到已经实现这些动词的例子。TiVo的遥控器上内置了非常直观的“点赞/点踩”按钮。许多浏览器允许你采用“隐私浏览”模式，只要选择该选项，就不会记录你的浏览行程。（愤世嫉俗者有时称之为色情模式。）主要的搜索引擎最近采用了名为“nofollow”的新超文本标准，允许你链接到在线页面，而搜索算法不会将你的链接解释为对该网站的认可。亚马逊提供了修改其推荐引擎的工具，并在解释其选择背后的逻辑方面做得很好。你可以告诉Apple的iTunes软件将一首歌从随机播放中移除，但你需要点击三个不同的窗口才能完成。
万维网也有自己的随机播放版本：十年前建立的一个名为URouLette的网站（www.uroulette.com）。如果你点击首页上的轮盘赌图像，它会带你到网络上某个随机页面。虽然不如谷歌有用，但该网站为互联网庞大的数据库提供了一个很好的介绍。
这些解决方案的多样性表明了对这些新动词的需求是多么迫切。但多样性也是问题的一部分。例如，想象一下生活在一个每个CD播放器都有不同停止和播放符号的世界。拥有太多解决方案意味着最终使用它们的人要么是那些费心阅读说明书的人，要么是那些不需要阅读说明书的人。大多数消费者并没有意识到这些培训工具的存在，因为它们尚未标准化为一种简单、一致的词汇。
设计师们，请注意。我们需要简单的符号来帮助我们的智能软件变得更智能。这里的趋势是戏剧性的。软件推荐引擎在15年前闻所未闻，并且在任何主流意义上只被采用了5年。想象一下20年后，通过它们将做出多少文化和社会决策。如果这些决策要变得明智，软件算法就需要由它们的主人来训练。
