Durante una celebración en línea en vivo por el centenario de Kristen Nygaard, el científico de la computación Alan Kay tenía programado discutir cómo el lenguaje de programación Simula influyó en su conceptualización temprana de los objetos. Sin embargo, un error en la configuración técnica transformó su presentación en una actuación improvisada. Debido a que una transmisión en vivo se reproducía en voz alta cerca de un micrófono de Zoom abierto, la propia voz de Kay se retroalimentaba en sus oídos con un retraso de 21 segundos. Esto creó un bucle de retroalimentación de audio continuo, convirtiendo efectivamente su discurso en un experimento en tiempo real sobre la degradación de la señal.

Kay observó el fenómeno a través de la lente del teorema de codificación de canal ruidoso de Claude Shannon, señalando que Shannon proporcionó el marco matemático para lidiar exactamente con este tipo de interferencia. Si bien el teorema proporciona una forma de cuantificar la cantidad máxima de información que puede transmitirse a través de un canal ruidoso, la aplicación práctica es compleja. Los comentaristas en Hacker News aclararon que el trabajo de Shannon no proporciona una solución simple para todo el ruido; más bien, establece el límite teórico de lo que es posible. Acercarse a ese límite en la práctica requiere una corrección de errores sofisticada, ya que decodificar códigos verdaderamente aleatorios —que el artículo original de Shannon sugería como un método óptimo— requeriría cantidades exponencialmente grandes de memoria y computación.

La experiencia también resaltó capas de 'ruido de interpretación' más allá del bucle de audio inmediato. Por ejemplo, la transcripción automática de voz a texto de YouTube censuró la entusiasta reacción de Kay al fallo, reemplazando sus palabras con pitidos. Esto añadió una capa secundaria de pérdida de datos donde la interpretación del sistema de la señal difería de la intención del hablante. El incidente sirvió como un metacomentario sobre la comunicación: mientras que el teorema de Shannon nos permite calcular el movimiento de las 'estrellas' (los límites teóricos de los datos), la 'locura' de los sistemas del mundo real —incluyendo la compresión de red, la acústica de las salas y la transcripción automática— sigue siendo un desafío práctico para navegar perfectamente.