ここ数ヶ月は、かつてないほどのスピードで変化が訪れているように感じられます。それが変化そのもののスピードが加速したからなのか、それとも変化に対する意識が高まったからなのか、はっきりとは分かりません。
X（旧Twitter）の変化は、閉ざされたコンテンツのバブルを打ち破ったようです。以前は自ら探そうともせず、あるいは注目もしていなかったようなコンテンツを、はるかに多く目にするようになり、その露出量は桁外れなほどです。
奇妙なのは、それがどれほど効果的かということです。たとえX上のコンテンツが以前とは異なっていたとしても、長年のユーザーの脳は、すでに非常に特定の形式で情報を吸収するように訓練されています。コンテンツが変わっても形式が変わらなければ、コンテキスト切り替えのコストはほとんどかかりません。
もっと洗練された書き手なら、おそらく神経可塑性や認知スキーマ、学習の加速といった概念を引用するだろう。もっと簡単に言えば、標準化によって私たちの学習速度は向上するということだ。形式を変えることにはコストがかかる。脳は何かを吸収する前に、自らを再構成しなければならない。
コンピュータもそれほど違いはありません。LLM（大規模言語モデル）も同様です。共有されたスキーマや標準から十分に逸脱してしまうと、計算上、社会的に、経済的に、あるいはその他の点においても、まるで孤島にいるようなものになってしまいます。
今週末、isitagentready.comやorank.aiをいじっていたところ、この点がはっきりと浮き彫りになりました。好奇心の薄い人や、時間がほとんどない人に対して、新しい言語やスキーマを導入するのはリスクが高いのです。速度とパターン認識を容赦なく最適化しているLLMについても、同じことが言えます。
ウェブサイトや製品の内容をコンピュータに教えるために使う言語は、その意味において大きく変化しつつあるように感じられます。長い間、私たちは主にSEOやOpen Graph、そして比較的軽微なスキーマの更新に限定されてきました。しかし、もはやそれだけでは不十分だと感じられます。
新しいアイデアは、馴染みのある形式で提供されるほど、より速く広まります。