Nedan är mitt pratmanus för videon ovan, för den som hellre läser än tittar.
Sedan en tid har jag utforskat Googles AI tjänst NotebookLM och jag tänkte att det är på tiden att berätta lite om den. NotebookLM är ett verktyg utformat för att förändra hur vi hanterar och bearbetar information, särskilt för till exempel studenter, forskare, författare och andra som regelbundet arbetar med stora mängder text. NotebookLM kan bäst beskrivas som en AI-förstärkt och anpassningsbar digital anteckningsbok. Den kombinerar funktionaliteten hos en traditionell anteckningsbok med kraften från en avancerad språkmodell. Det unika med NotebookLM är att den låter användaren “grunda” AI:n i specifika dokument och källor som användaren själv väljer.
Till skillnad från de flesta vanligt använda AI chat tjänster, som ChatGPT, Copilot med flera,, som har tillgång till en bred kunskapsbas, fokuserar NotebookLM enbart på den information som användaren matar in. Det skapar i praktiken en personlig AI-assistent som är expert på just det material som är relevant för dig, och i det du har just i den anteckningsbok du jobbar i. NotebookLM stöder en mängd olika format. Du kan ladda upp Google Docs, Google Slides, PDF-filer, textfiler, länkar till Youtube och till webbsidor.
I det här exemplet laddar jag upp ett antal forskningsartiklar jag har skrivit med kollegor inom området innovationsledning. Jag väljer och laddar upp filerna. När du har laddat upp ditt material kan NotebookLM göra en rad olika saker. Den kan automatiskt generera sammanfattningar av innehållet, föreslå relevanta följdfrågor och förklara komplexa ämnen. Tjänsten kan också hjälpa till att strukturera skrivprojekt, utforma planer eller skapa nyhetsbrev. En särskilt intressant funktion är Audio Overviews. Med en enkel knapptryckning kan NotebookLM omvandla ditt skriftliga material till en podcast på omkring 10 minuter på engelska med två röster, som interagerar och pratar omkring innehållet. Rösterna är kusligt realistiska, och vet man inte om att det är AI på förhand, är det lätt att tro att det är en riktig podd. Funktionen är väldigt användbar för att exempelvis få en överblick över ett större material i ljudformat, eller höra perspektiv på ett innehåll man kanske själv inte reflekterat över. Det tar några minuter för NotebookLM att skapa en podd, så under tiden fortsätter vi att utforska tjänsten lite. Ovanför sammanfattningen finns några på förhand förberedda format man kan be NotebookLM att skapa. Här klickar jag på FAQ, vanligt ställda frågor, för att utifrån de artiklar jag laddat upp kunna förstå mer om vad de handlar om. Jag kan också välja flera andra format, som studieguider, med frågor och svar, eller presentationsunderlag. Det går naturligtvis bra att ställa egna frågor i chatten. En sak som är intressant är att det går att göra om de svar man får till egna anteckningar i anteckningsboken, så att man kan spara på och utforska innehåll i underlag, och gradvis bygga anteckningar på dem, som man i sin tur kan utveckla vidare.
Det finns många sätt man kan använda dessa möjligheter på när man utforskar och bearbetar data och skriver text. NotebookLM drivs av Googles kraftfulla språkmodell Gemini 1.5 Pro, en riktigt kraftfull språkmodell som ger hög kvalitet på analyser och sammanfattningar. Google uppmanar dock användaren att vara kritisk och beskriver att de ser att NotebookLM är tänkt att stödja, inte ersätta, eget tänkande och analys. En viktig aspekt av NotebookLM är säkerhet och integritet. Google försäkrar att de inte tränar sin språkmodell på användarnas dokument, och att ens data inte delas på annat sätt.
NotebookLM erbjuder alltså ett nytt och tycker jag användbart angreppssätt till informationshantering och analys. Genom att kombinera generativ AI med användarens egna källor skapar tjänsten en en slags personlig forskningsassistent som verkligen kan förändra hur vi arbetar med och förstår komplexa underlag och material. Oavsett om du är student, forskare eller yrkesverksam inom ett område som kräver informationsbearbetning, kan NotebookLM vara ett intressant och spännande verktyg att utforska. Det var det jag tänkte bjuda på för denna gång, men jag tänkte ändå avsluta med att bjuda på ett par minuters poddavsnitt om de artiklar jag skrivit, för att ge känslan för hur NotebookLMs poddfunktion funkar.