在 Kristen Nygaard 诞辰 100 周年的在线庆祝活动中，计算机科学家 Alan Kay 原计划讨论编程语言 Simula 如何影响他早期对对象的概念化。然而，由于技术设置错误，他的演讲变成了一场即兴表演。由于直播流在打开的 Zoom 麦克风附近大声播放，Kay 自己的声音以 21 秒的延迟反馈到他的耳朵里。这造成了一个持续的音频反馈循环，有效地将他的演讲变成了一场关于信号退化的实时实验。

Kay 通过 Claude Shannon 的噪声信道编码定理观察到了这一现象，并指出 Shannon 为处理此类干扰提供了数学框架。虽然该定理提供了一种量化通过噪声信道可传输的最大信息量的方法，但其实际应用非常复杂。Hacker News 上的评论者澄清说，Shannon 的工作并没有为所有噪声提供简单的“修复”方案；相反，它建立了可能实现的理论极限。在实践中接近这一极限需要复杂的纠错技术，因为解码真正的随机代码——Shannon 的原始论文中建议的优化方法——将需要指数级巨大的内存和计算量。

这次经历还突显了除直接音频循环之外的“解释噪声”层。例如，YouTube 的自动语音转文字转录功能删除了 Kay 对故障的热烈反应，用“哔”声代替了他的话语。这增加了一层次的数据丢失，即系统的信号解释与演讲者的意图不符。这一事件成为了对沟通的元评论：虽然 Shannon 的定理允许我们计算“星星”的移动（数据的理论极限），但现实世界系统的“疯狂”——包括网络压缩、房间声学和自动转录——仍然是完美导航中的实际挑战。