Claude が急に慎重になった感覚を、Reddit が数字で追いかけた

r/artificial がこの投稿を押し上げたのは、model が変わったという不満を単なる雰囲気論で終わらせなかったからだ。投稿者は Claude が以前より慎重で、温度が低く、実際の生産性も落ちていると感じ、その主張に自分の chat export から取った数値を添えた。結果としてスレッドは 182 upvotes、105 comments まで伸びた。公式 benchmark や Anthropic の paper ではないことが、むしろこの投稿の広がり方を作った。毎日使っている人が「気のせいではない」と示そうとした field report のように読まれたからだ。

投稿に書かれた数値は、少なくとも議論の土台をはっきりさせた。作者は March 26 の前後で分けた 70 件の exported conversations、合計 722,522 words の assistant text を分析したと書いている。そして response length は 40% 減少、welfare redirects は 275% 増加、DARVO 的なパターンは 907% 増加したと主張した。特に、完成文書 1 word を得るのに必要な会話量が 21 から 124 に悪化したという指摘が強く刺さっていた。投稿者は、Anthropic が触れた session limits だけではこの変化は説明できないと見ている。

• 投稿が掲げた dataset: exported conversations 70 件、assistant text 722,522 words
• March 26 以降に起きたとされる変化: 短い出力、増えた redirect、重くなった会話コスト
• 実務的な不満の中心: finished work は減ったのに会話の手数だけが増えたこと

コメント欄がこの投稿を 1 人の不満以上のものにした。最上位コメントはこの現象をひと言で "enshittification" と呼び、かなり多くの読者がその雑味込みの表現に乗った。他のコメントでは、終わっていない task に対しても以前より早く線を引く返答が増えたとする体感談が並んだ。compute が別の用途に回されているのではという推測もあれば、本当に大事なのは単発応答の質ではなく、複数段階の workflow で accumulated context と formatting constraints をどれだけ一貫して守れるかだという指摘もあった。投稿者は、今回の分析は単発 prompt ではなく sustained multi-turn sessions を対象にしていると返しており、その点が一部の読者にはかなり効いていた。

もちろん、これはあくまでコミュニティ由来の観測であり、Anthropic が検証した公開資料ではない。それでもこうしたスレッドが重要なのは、実運用のユーザーが regression を benchmark より先に感じ取る場面があるからだ。task が長引き、出力が短くなり、model が仕上げる代わりにかわし始めると、人々は先に違和感を持つ。Reddit がこの投稿を広げたのは、その曖昧ないら立ちを数字に変えようとしたからだった。