Vài tháng qua, tôi có cảm giác mọi thứ đang thay đổi với tốc độ chưa từng có. Tôi không hoàn toàn chắc chắn liệu đó là do chính sự thay đổi đã diễn ra nhanh hơn, hay do nhận thức của chúng ta về sự thay đổi đã tăng lên.
Những thay đổi trên X dường như đã phá vỡ bong bóng nội dung khép kín. Tôi đang thấy nhiều thứ hơn hẳn những gì tôi từng chọn tìm kiếm hoặc trước đây không để ý đến, và mức độ tiếp xúc với những nội dung này thực sự vượt xa mọi dự đoán.
Điều kỳ lạ là hiệu quả của nó. Ngay cả khi nội dung trên X khác với trước đây, bộ não của những người dùng lâu năm đã được huấn luyện để tiếp thu thông tin theo một định dạng rất cụ thể. Khi nội dung thay đổi nhưng định dạng không thay đổi, chi phí chuyển đổi bối cảnh gần như bằng không.
Một nhà văn chuyên nghiệp có lẽ sẽ đề cập đến tính dẻo dai của não bộ, các sơ đồ nhận thức và quá trình học tập được đẩy nhanh. Phiên bản đơn giản hơn là việc tiêu chuẩn hóa giúp tăng tốc độ học tập của chúng ta. Việc thay đổi định dạng là tốn kém. Não bộ phải tái cấu trúc lại trước khi có thể tiếp thu bất cứ điều gì.
Máy tính cũng không khác biệt lắm. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cũng vậy. Nếu lệch quá xa khỏi một sơ đồ hoặc tiêu chuẩn chung, bạn có thể coi như đang ở trên một hòn đảo, về mặt tính toán, xã hội, tài chính hoặc bất kỳ khía cạnh nào khác.
Tôi đã thử nghiệm với isitagentready.com và orank.ai vào cuối tuần này, và điều đó đã làm rõ vấn đề này đối với tôi. Giới thiệu ngôn ngữ mới hoặc mô hình mới cho những người không tò mò, hoặc những người có rất ít thời gian, là rủi ro cao. Điều tương tự cũng áp dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang tối ưu hóa một cách quyết liệt cho tốc độ và nhận diện mẫu.
Ngôn ngữ mà chúng ta sử dụng để hướng dẫn máy tính về những gì có trên một trang web hoặc bên trong một sản phẩm dường như đang thay đổi một cách có ý nghĩa. Trong một thời gian dài, chúng ta chủ yếu bị giới hạn trong SEO, Open Graph và các bản cập nhật lược đồ tương đối nhỏ. Điều đó dường như không còn đủ nữa.
Những ý tưởng mới lan truyền nhanh hơn khi chúng xuất hiện dưới các định dạng quen thuộc.