ここ数ヶ月は、かつてないほどのスピードで変化が起きているように感じられます。それが変化そのものの加速によるものなのか、それとも変化に対する意識が高まったためなのか、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、あるいは全く注目していなかったようなコンテンツを、今や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、それがいかに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。
もっと専門的な書き手なら、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、標準化によって学習速度が向上するという話だ。形式を変えるのはコストがかかる。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、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、この点が強く意識されるようになった。好奇心の薄い人々や、時間がほとんどない人々に新しい言語やスキーマを導入するのは、リスクが高い。スピードとパターン認識を徹底的に最適化しているLLMについても、同じことが言える。
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、そして比較的マイナー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、急速に広まります。