与维纳不同的是另一位信息学创始人克劳德·香农（ClaudeShannon）的定义，在《传播的数学方法》一书中，香农指出：
噪音如何影响信息？我们必须牢牢记住，信息是衡量一个人在选择信息时的选择自由度。这种选择的自由度越大，因此信息量越大，实际选择的信息是某种特定信息的不确定性就越大。因此，更大的选择自由、更大的不确定性、更大的信息是相辅相成的。如果引入了噪音，那么收到的信息就会包含某些扭曲、某些错误、某些不相干的材料，这肯定会让人说，收到的信息由于受到了由于噪音的影响，信息表现出更大的不确定性。但是，如果不确定性增加了，信息也就增加了，这听起来好像噪音是有益的！①
可见，香农并没有从热力学的熵增和熵减来简单地界定信息与噪音，而是提出，信息代表着选择的自由度，信息量越大，代表着越自由，而噪音是某种扭曲的信息，从而降低了人们做出行为选择的自由度。那么，香农的噪音和信息的定义的优势在于，信息和噪音实际上并没有本质区别。信息是在某一系统下的选择的自由度，而噪音成为了系统的停滞状态。换言之，在具有明确信息的时候，我们做事情会更加游刃有余，比如在行车导航时，我们虽然有明确的目的地，但我知道更多的路况，就可以在多条路线中随机做出更多选择，相反，如果在信息不明朗的情况下，我们只能将自己的行为选择停留在相对保守和固定的路径上，从而降低了自由度。在这个意义上，信息和噪音是同样的数据，在某种情况下的信息，在另一种情况下就会变成噪音，反之亦然。一个数据是信息还是噪音，并不取决于明确的熵或混乱程度，而是取决于不同的系统的算法需求。于是，我们可以从维纳控制论的静态的信息和噪音区分，变成香农式的动态的信息和噪音之分，在香农这里，数据本身不能确定它究竟是信息还是噪音，而是取决于一个更为深层的概念，即形式（form)。
如何思考全球数字资本主义？
① Claude Shannon, The Mathematical Theory of Communication, Urbana: University of Illinois Press, 1964, pp.18—19.
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