Latenza zero

Schizofonia è il termine impiegato da R. Murray Schafer per indicare l’inferno uditivo del paesaggio sonoro postbellico, l’era nella quale le comunicazioni industriali separano il suono dalla sua sorgente, «diventando un medium orrifico perché non possiamo vedere chi o cosa produce il suono: una frenesia invisibile per i nervi.»
(Kodwo Eshun, Più brillante del sole)

Sul finire degli anni Sessanta, il compositore ed educatore canadese R. Murray Schafer fonda il World Soundscape Project¹, un progetto di ricerca che esplora il suono come parte integrante di un ambiente fatto di relazioni e interazioni, superando l’idea che possa essere trattato esclusivamente come un oggetto artistico a sé stante. Attraverso opere come The Vancouver Soundscape e scritti quali The Soundscape: Our Sonic Environment e The Tuning of the World, Schafer propone che ogni società moderna dia forma a un proprio peculiare paesaggio sonoro, che prende forma all’interno di uno specifico rapporto tra segnale e rumore. Questi ambienti sonori strutturano le relazioni sociali nella loro dimensione psichica e spaziale, dando forma a una sottile sensibilità ecologica che si esprime attraverso le emozioni e i comportamenti collettivi.

Attraverso il concetto di schizofonia, che descrive la separazione del suono dalla propria sorgente mediante la riproduzione elettroacustica, Schafer individua nelle tecnologie di registrazione un elemento decisivo nel mutamento della percezione moderna, in cui le forme sonore, seppur separate dalle proprie sorgenti e prive di una presenza corporea, continuano a rimandare all’ambiente da cui provengono. Così, il suono può circolare indipendentemente dalla propria sorgente e dal contesto emotivo da cui proviene, assumendo la forma di una merce atmosferica: nell’epoca dello streaming e del machine learning, la schizofonia esprime la logica culturale dominante nel capitalismo delle piattaforme.

Nella catena dei suggerimenti algoritmici, la musica viene sottratta alla dimensione situata e rituale della performance e immessa in un flusso di suoni tradotti in metadati, che circolano attraverso sistemi di analisi e previsione dei comportamenti addestrati sugli sterminati archivi della cultura incisa e registrata. I generi musicali collassano, ridotti a insiemi di dati classificabili e catalogabili, mentre gli ambienti d’ascolto vengono modellati attraverso playlist che repentinamente si adattano e modificano in reazione agli input, e sistemi di feedback biometrici potenziati dall’intelligenza artificiale, capaci di anticipare gli stati d’animo e i livelli di attenzione degli utenti, prima ancora che questi possano compiere una qualsiasi scelta consapevole. Anche l’orizzonte dell’ascolto e quello della ricerca sono vincolati alla gestione computazionale, nell’assetto auspicato della relazione tra utenti e programmatori.

Oggi, il paesaggio sonoro dello streaming marca un’ulteriore evoluzione della schizofonia teorizzata da Schafer, che vede le piattaforme digitali trasformare l’audio registrato in metadati interrogabili, comprimendo l’essenza stessa di un brano musicale in una struttura digitale che può essere classificata e proposta all’ascolto in risposta ai pattern di attenzione degli utenti. In un presente in cui il paesaggio sonoro non è più plasmato soltanto dal rumore industriale o dall’espansione urbana, ma anche dalle infrastrutture computazionali che determinano quali suoni diventano udibili, l’attenzione rivolta dal World Soundscape Project agli ambienti acustici acquista una rinnovata attualità.

La distinzione tracciata da Schafer tra paesaggi sonori hi-fi e lo-fi² sembra già annunciare un’imminente crisi dell’ascolto computazionale, nella quale, con le orecchie schermate dal rumore fisico della città grazie ai nostri dispositivi auricolari che cancellano il rumore, ci ritroviamo immersi in un torrente incessante di musica, umana e artificiale, che gli algoritmi scelgono per noi.

A distinguere l’era dell’intelligenza artificiale generativa dalle precedenti trasformazioni dell’industria discografica è la misura in cui i sistemi informatici riescono ad intervenire sulle condizioni temporali dell’ascolto. Nell’economia dello streaming, l’ottimizzazione della latenza e le logiche predittive di ricerca servono proprio a questo: controllare, fino a ridurlo quasi a zero, il tempo che separa la nostra scelta di ascoltare un brano dal momento in cui la musica viene riprodotta. Ingegneria e ideologia convergono nell’azzeramento dello scarto temporale tra scelta e riproduzione di un brano, epurando il consumo musicale da ogni possibile attrito,  alimentando l’illusione che quell’esperienza d’ascolto possa prendere forma spontaneamente, come se non fosse stata orchestrata da precise strategie commerciali. Nel suo libro Mood Machine: The Rise of Spotify and the Costs of the Perfect Playlist, la giornalista Liz Pelly affronta criticamente la strategia con cui Spotify incoraggia forme d’ascolto sempre più passive, modulando incessantemente il flusso sonoro, già canned music³ nel gergo radiofonico anglofono, oggi trasmesso in streaming per indurre stati mentali ed emotivi privi di qualsiasi frizione.

Liz Pelly racconta che Daniel Ek, fondatore di Spotify, aveva un unico obiettivo: portare la circolazione online dei file musicali fuori dal mondo della pirateria e trasformarla in un business, con la velleità di “liberare” la musica e renderla accessibile a tutti. A tutti i potenziali consumatori, s’intende. «Gli ingegneri lavoravano seguendo un indicatore di performance piuttosto preciso», scrive Pelly: «ogni brano doveva partire entro duecento millisecondi dal clic». La sensazione d’immediatezza, ottenuta attraverso questi processi di ottimizzazione della latenza, finisce per alterare la dimensione temporale dell’esperienza, mentre gli algoritmi di riproduzione automatica eliminano ogni pausa, riempiono qualsivoglia scarto percettivo e impediscono al silenzio di affiorare. I brani si susseguono in transizioni impercettibili, dando vita a un ambiente sonoro continuo e diffuso, atmosferico, plasmato da algoritmi capaci di anticipare le preferenze dell’utente ormai svincolato dai processi decisionali che dovrebbero sottendere la propensione attiva alla scoperta.

Allo stesso tempo, i sistemi di ricerca basati su algoritmi predittivi riorganizzano la cultura musicale secondo criteri di leggibilità computazionale, dando maggiore visibilità ai contenuti il cui comportamento risulta più prevedibile. Le architetture dei metadati muovono una mano invisibile che indirizza i brani efficacemente etichettati verso le catene di montaggio della raccomandazione algoritmica, giacché le piattaforme premiano sempre più la musica che risponde ai canoni di quello che Liz Pelly, tra gli altri, ha definito «Spotifycore». Persino il nome dell’app nasce da un problema di latenza e da un’anomalia nell’elaborazione audio; sembra infatti che, ad un certo punto, Ek avesse capito male una delle proposte che il cofondatore Martin Lorentzon gli aveva gridato da un’altra stanza, e solo a posteriori «Spotify» viene ricondotto alla fusione di due parole inglesi, spot e identify. La struttura di Spotify, incentrata sulle playlist e sulla classificazione della musica per stati d’animo, unitamente alle tecnologie di cancellazione del rumore e ai piccoli auricolari bianchi di Apple, favorisce una «tappezzeria sonora» compressa e omologata, in cui la funzione di sottofondo prevale sull’identità degli artisti. In Mood Machine, Pelly si concentra sul cosiddetto «streambait» e in particolare sul fenomeno degli artisti inesistenti, costruiti a tavolino per sfruttare la regola dei trenta secondi, ovvero il tempo minimo necessario affinché Spotify riconosca una riproduzione come ascolto effettivo. Spotify Teardown: Inside the Black Box of Streaming Music (2019), firmato dagli studiosi svedesi Maria Eriksson, Anna Johansson, Rasmus Fleischer, Pelle Snickars e Patrick Vonderau, racconta invece un’indagine di cinque giorni nel back-end della piattaforma, condotta attivando una piccola flotta di bot impiegati per raccogliere e analizzare i dati del sistema di raccomandazioni di Spotify.

L’ipotesi alla base dello studio era che un’analisi sistematica degli algoritmi di Spotify potesse fornire dati quantitativi per valutare i criteri con cui la piattaforma raccomanda brani e artisti a seconda del genere di appartenenza degli utenti. I primi risultati non forniscono però alcuna risposta, perché la quantità di dati raccolti supera di gran lunga la capacità di elaborazione dell’interfaccia utilizzata e appositamente realizzata per lo studio. Un’impasse che, d’altra parte, rivela uno degli aspetti più affascinanti della “scatola nera” di Spotify, e insieme uno dei suoi principali punti di forza commerciali: l’enorme quantità di dati che la piattaforma accumula, praticamente impossibile da elaborare nel suo insieme e accessibile soltanto a piccole dosi.

La funzione di base del sistema di raccomandazione di Spotify è in capo a The Echo Nest, società specializzata nell’analisi computazionale della musica acquisita dalla piattaforma nel 2014 per 49,7 milioni di euro. Fondata nel 2005 al MIT Media Lab a partire dalle ricerche di dottorato di Tristan Jehan e Brian Whitman (fratello di Keith Fullerton Whitman, artista noto nell’ambito dell’elettronica sperimentale), The Echo Nest costituisce un’infrastruttura centralizzata di analisi e classificazione dei dati musicali, attraverso la quale Spotify seleziona e organizza i contenuti da proporre agli utenti, dando loro l’impressione di un’esperienza d’ascolto costruita su misura. Così, dietro la spinta illusoria dei suggerimenti automatici, il nostro rapporto con la musica è scivolato verso una consuetudine alla passività.

La “scatola nera” di Spotify nasconde gran parte dei meccanismi che regolano il funzionamento della piattaforma dietro un’interfaccia che promette un’esperienza su misura e un accesso immediato alla musica. Qui, l’ottimizzazione della latenza acquista una valenza ideologica. Nel saggio Latent Spacecraft: Brains, GANs, Finnegans, il collettivo artistico e di ricerca Metahaven spinge il ragionamento ancora più lontano, fino a considerare la latenza una caratteristica fondamentale del modo in cui operano i sistemi informatici su scala planetaria: per quanto veloci ed efficienti, questi sistemi non potranno mai eliminare completamente il tempo che intercorre tra una richiesta e la sua elaborazione. In questa prospettiva, Metahaven introduce il concetto di «spazi latenti», descritti come elementi incorporati nei sistemi computazionali, vettori spaziali che aprono una zona di confine tra la realtà materiale e le rappresentazioni astratte del mondo. Una zona che «può essere rappresentata come una mappa architettonica, rendendo possibile esplorare fisicamente concetti astratti che emergono tanto dall’intelligenza umana quanto da quella non umana».

Secondo Culture Next, un rapporto sulle tendenze culturali pubblicato da Spotify nel 2023, «l’81% degli utenti Gen Z ritiene che oggi non esista più una cultura di massa condivisa, capace di riunire la maggioranza delle persone attorno agli stessi contenuti, come accadeva con i notiziari televisivi o i programmi radiofonici del mattino». La piattaforma riferisce inoltre che, nel mondo, la Gen Z ha trascorso oltre 1,5 miliardi di minuti ad ascoltare musica attraverso AI DJ, il suo DJ virtuale che seleziona e suggerisce brani grazie all’intelligenza artificiale, un servizio che, nel 2026, è stato adottato più o meno dal 35% degli utenti.

L’interesse delle grandi aziende a catturare l’attenzione degli utenti tramite un’esperienza d’ascolto sempre fluida e senza interruzioni, risponde a logiche che vanno ben oltre la convenienza commerciale di un servizio ottimizzato: le piattaforme diventano veri e propri laboratori in cui sperimentare tecnologie e strategie destinate tanto al mercato civile quanto a quello militare. È nella logica della Civil-Military Fusion (CMF), una strategia che risale a Mao Zedong e alla fondazione della Repubblica Popolare, che i confini tra piattaforme culturali civili e innovazione militare finiscono per dissolversi, mostrando quanto entrambi siano ormai profondamente intrecciati alle strutture finanziarie e ideologiche del capitalismo delle piattaforme.

Nel giugno 2025, Daniel Ek, fondatore e CEO di Spotify, ha promosso attraverso la sua società di venture capital Prima Materia un round di investimenti da ben 600 milioni di euro in Helsing, azienda europea specializzata in tecnologie militari basate sull’intelligenza artificiale. Ek, che è anche presidente di Helsing, ha difeso apertamente questa convergenza tra tecnologia civile e militare, presentandola come una forma di “governo delle tecnologie avanzate” (deep tech stewardship) e uno “scudo sovrano” (sovereign shield), indispensabile per garantire l’autonomia europea in materia di difesa. Il software di Helsing applica infatti le stesse tecniche di elaborazione automatizzata dei dati utilizzate da Spotify alla gestione operativa di droni militari, con e senza pilota, come l’HX-2, drone d’attacco sviluppato dalla stessa azienda. Il parallelismo è perfetto: per prevedere quale brano ascolteremo dopo, gli algoritmi di Spotify analizzano le nostre abitudini ricorrendo alle stesse tecniche predittive che l’industria militare impiega per identificare i bersagli sul campo di battaglia, anticiparne i movimenti e coordinare le operazioni di sorveglianza automatizzata.

La vicenda ha suscitato un’ondata di proteste e boicottaggi da parte di artisti e sindacati del settore creativo, tra cui la United Musicians and Allied Workers⁴, che ha denunciato il paradosso di una piattaforma capace di pagare agli artisti frazioni di centesimo per ogni ascolto, mentre investe i profitti generati dallo streaming nello sviluppo di tecnologie letali. Del resto, lo stesso Ek aveva osservato in un post pubblicato su X nel 2024 che «il costo di produzione dei contenuti è ormai prossimo allo zero», per poi chiedersi, con una sfacciataggine non da poco: «Cosa stiamo creando oggi che tra centinaia, migliaia di anni, avrà ancora valore e farà discutere?» Band del calibro di Deerhoof e Massive Attack hanno ritirato i loro interi cataloghi da Spotify, denunciando le implicazioni etiche di un sistema in cui la propria musica e i dati sulle abitudini d’ascolto degli utenti finiscono, loro malgrado, per finanziare tecnologie belliche e sistemi di violenza automatizzati. Alla fine, questa rete informatica che si estende ormai su scala planetaria ci riporta alla questione centrale da cui prendeva le mosse la ricerca di Schafer, quella del ruolo del suono nell’organizzare e orientare la nostra percezione del mondo.

Dal momento che gli ambienti acustici non sono più plasmati soltanto dall’industrializzazione e dall’urbanizzazione dei singoli territori, ma da infrastrutture che attraversano i continenti e intrecciano intrattenimento, logistica, sorveglianza e potere tecnologico, in questo intreccio sempre più inscindibile tra usi civili e militari, anche le nostre orecchie sono chiamate ad allargare i propri orizzonti, spingendosi oltre il semplice intrattenimento e i dati utilizzati per addestrare gli algoritmi.

Il paesaggio sonoro contemporaneo è ormai diventato un’infrastruttura automatizzata capace di anticipare e orientare le nostre abitudini d’ascolto, ribaltando così l’idea di fondo che animava The Soundscape di Schafer, secondo cui «l’unico modo realistico di affrontare il problema dell’inquinamento acustico consiste nello studiare il paesaggio sonoro nella sua totalità, come premessa a una progettazione acustica complessiva». Se Schafer vedeva nella progettazione acustica uno strumento per favorire l’armonia tra suoni e ambiente, il capitalismo delle piattaforme e la convergenza tra industria militare, informatica e intrattenimento hanno finito per trasformarla in un’arma, impiegandola per automatizzare tanto il controllo della percezione quanto le operazioni belliche. Il World Soundscape Project di Schafer ha attraversato la seconda metà del Novecento fino ad arrivare al nuovo millennio, passando dalla documentazione dei paesaggi sonori in trasformazione o in via di scomparsa, realizzata con registratori analogici, alla conservazione di quelle ricerche in un archivio accademico che raccoglie le registrazioni sonore e un catalogo di materiali a stampa digitalizzati. E mentre l’intelligenza artificiale si adopera per cancellare anche gli ultimi tempi morti dovuti alla presenza umana, la corsa globale ad azzerare ogni latenza finisce per trasformare il nostro ambiente sonoro in una presenza invisibile da cui è impossibile sottrarsi, accuratamente progettata per decidere come, quando e a quali condizioni possiamo ascoltare.

[Originariamente pubblicato il 9 luglio 2026 su New Feeling, nell’ambito del numero Slipstream. ALMARE ne propone la traduzione italiana in occasione di LIVE! Off of the Tech-Dependency Plan, il tour che a novembre porterà Speaker Music a Torino (11 novembre), Palermo (15 novembre), Milano (16 novembre) e Bologna (20 novembre), accompagnando l’uscita del suo ultimo album, Synoptic Audio (Planet Mu, 2026), e segnando la conclusione di questa fase della ricerca artistica di Brown, che si esibirà per l’ultima volta sotto lo pseudonimo Speaker Music.]

Note esplicative a cura della traduttrice:

1. Fondato alla fine degli anni Sessanta presso la Simon Fraser University di Burnaby, in Canada, dal compositore R. Murray Schafer, il World Soundscape Project è un progetto di ricerca interdisciplinare dedicato allo studio degli ambienti sonori e delle loro trasformazioni. Attraverso registrazioni sul campo, analisi acustiche e attività di documentazione, ha contribuito alla nascita della acoustic ecology e allo sviluppo dei soundscape studies.

2. Schafer distingue tra paesaggi sonori hi-fi (high fidelity), caratterizzati da un basso livello di rumore di fondo che consente di distinguere i singoli eventi acustici anche a distanza, e paesaggi lo-fi (low fidelity), nei quali la sovrapposizione e la densità dei suoni producono fenomeni di mascheramento acustico, riducendo la riconoscibilità dei singoli segnali. Cfr. R. Murray Schafer, The Tuning of the World, 1977.

3. Espressione inglese, letteralmente «musica in scatola», utilizzata per indicare la musica preregistrata e riprodotta attraverso dispositivi tecnologici, in contrapposizione all’esecuzione dal vivo. Nel tempo, il termine ha assunto anche una connotazione critica.

4. Organizzazione statunitense di musicisti e lavoratori del settore musicale, nata nel 2020 per promuovere forme di organizzazione collettiva e rivendicare condizioni di lavoro eque. Tra le sue iniziative figurano campagne per una remunerazione più equa degli artisti sulle piattaforme di streaming e mobilitazioni contro i legami economici tra industria musicale e settore militare.