بدت الأشهر القليلة الماضية وكأنها تشهد وتيرة تغيير غير مسبوقة. لست متأكدًا تمامًا ما إذا كان ذلك بسبب تسارع التغيير نفسه، أم بسبب زيادة الوعي به.
يبدو أن التغييرات التي طرأت على X قد كسرت فقاعة المحتوى المغلقة. فأنا أرى الآن أشياءً أكثر بكثير لم أكن لأختار البحث عنها، أو لم أكن أهتم بها من قبل، وقد تجاوزت هذه التعرضات الحدود إلى حد ما.
الغريب في الأمر هو مدى فعالية ذلك. حتى لو كان المحتوى على X مختلفًا عما كان عليه في السابق، فإن أدمغة المستخدمين القدامى قد تم تدريبها بالفعل على استيعاب المعلومات بتنسيق محدد للغاية. وعندما يتغير المحتوى دون أن يتغير التنسيق، لا تكاد تكون هناك تكلفة لتبديل السياق.
ربما يستشهد كاتب أكثر براعة بمصطلحات مثل «المرونة العصبية» و«المخططات المعرفية» و«تسريع التعلم». أما النسخة الأبسط فهي أن التوحيد القياسي يزيد من معدل قدرتنا على التعلم. تغيير التنسيقات أمر مكلف. فعلى الدماغ أن يعيد تهيئة نفسه قبل أن يتمكن من استيعاب أي شيء.
أجهزة الكمبيوتر لا تختلف كثيرًا عن ذلك. ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لا تختلف كثيرًا أيضًا. إذا ابتعدت كثيرًا عن المخطط أو المعيار المشترك، فستكون كمن يعيش على جزيرة معزولة، سواء من الناحية الحاسوبية أو الاجتماعية أو المالية أو غير ذلك.
كنت أجرب موقع isitagentready.com و orank.ai خلال عطلة نهاية الأسبوع، وقد ساعدني ذلك على التركيز على هذه النقطة. إن تقديم لغة جديدة أو مخطط جديد لأشخاص غير مهتمين، أو لأشخاص ليس لديهم سوى القليل من الوقت، ينطوي على مخاطر عالية. وينطبق الأمر نفسه على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي تعمل على التحسين بلا هوادة من أجل السرعة والتعرف على الأنماط.
يبدو أن اللغة التي نستخدمها لتعليم أجهزة الكمبيوتر ما يوجد على موقع ويب أو داخل منتج ما تتغير بشكل جوهري. لفترة طويلة، كنا مقيدين في الغالب بـ SEO و Open Graph وتحديثات المخططات الثانوية نسبيًا. لم يعد ذلك كافيًا.
تنتشر الأفكار الجديدة بشكل أسرع عندما تأتي في صيغ مألوفة.