Beberapa bulan terakhir ini terasa seperti laju perubahan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Saya tidak sepenuhnya yakin apakah hal itu disebabkan oleh percepatan perubahan itu sendiri, atau karena kesadaran kita terhadap perubahan yang semakin meningkat.
Perubahan pada X tampaknya telah memecahkan gelembung konten yang tertutup. Saya melihat jauh lebih banyak hal yang sebelumnya tidak akan saya cari, atau tidak pernah saya perhatikan, dan paparan konten ini benar-benar luar biasa.
Yang aneh adalah betapa efektifnya hal itu. Meskipun konten di X berbeda dari sebelumnya, otak para pengguna lama telah terlatih untuk menyerap informasi dalam format yang sangat spesifik. Ketika konten berubah tetapi formatnya tetap sama, hampir tidak ada biaya peralihan konteks.
Seorang penulis yang lebih ahli mungkin akan mengutip neuroplastisitas, skema kognitif, dan percepatan pembelajaran. Versi yang lebih sederhana adalah bahwa standarisasi meningkatkan laju pembelajaran kita. Mengubah format itu mahal. Otak harus menyesuaikan diri terlebih dahulu sebelum dapat menyerap apa pun.
Komputer pun tidak jauh berbeda. Model Bahasa Besar (LLM) juga tidak jauh berbeda. Jika menyimpang terlalu jauh dari skema atau standar bersama, Anda mungkin akan terisolasi—baik secara komputasi, sosial, finansial, maupun dalam hal lainnya.
Saya sedang bereksperimen dengan isitagentready.com dan orank.ai akhir pekan ini, dan hal itu membuat saya menyadari hal ini. Memperkenalkan bahasa baru atau skema baru kepada orang-orang yang tidak penasaran, atau kepada orang-orang yang memiliki waktu sangat sedikit, berisiko tinggi. Hal yang sama berlaku untuk LLMs yang mengoptimalkan kecepatan dan pengenalan pola secara tanpa ampun.
Bahasa yang kita gunakan untuk mengajari komputer tentang apa yang ada di situs web, atau di dalam suatu produk, sepertinya sedang berubah secara signifikan. Selama ini, kita sebagian besar terbatas pada SEO, Open Graph, dan pembaruan skema yang relatif kecil. Hal itu kini terasa tidak lagi memadai.
Ide-ide baru menyebar lebih cepat ketika disajikan dalam format yang sudah dikenal.