Steven Johnson hat 13 Bücher zu Themen geschrieben, die von a Ausbruch der Cholera in London zum Wert von Videospielen. Er war ein Fernsehmoderator und ein Podcast-Moderator. Er ist ein Keynote-Speaker, der sich in seinem LinkedIn-Profil nicht so nennen muss. Und seit über einem Jahr ist er nun ein Vollzeitmitarbeiter von Google, ein Status, der deutlich wird, als er mich in die Chelsea-Büros des Suchgiganten in New York schickt, um mir zu zeigen, was sein Team geschaffen hat.
Es heißt NotebookLM, und am einfachsten kann man es sich als einen KI-Mitarbeiter mit Zugriff auf alle Ihre Materialien vorstellen, der auf Ihrer metaphorischen Schulter sitzt und Sie durch Ihr Projekt führt. NotebookLM wurde Anfang des Jahres einer ausgewählten Gruppe vorläufig vorgestellt, steht nun aber allen als „Experiment“ zur Verfügung – das ist Googles risikoarme Methode, um zu sehen, wie sich die App verhält und wie wir uns mit der App verhalten.
Den Weg zu Google fand Johnson über eine lebenslange Leidenschaft für Software als „dynamischen Gedankenpartner“, ein Werkzeug zur Beschleunigung und Verbesserung des kreativen Prozesses. Während seines Studiums war er von HyperCard besessen, der Software von Apple, die Wissen in Blöcke aufteilte und es einem ermöglichte, über Links durch einen Informationsraum zu navigieren. Es erwartete die Web-Navigation, bevor das Web existierte. „Ich habe hart dafür gekämpft, HyperCard zu diesem Traumtool zu machen, aber es war noch nicht ganz fertig“, sagt er. Schließlich begeisterte er sich für Scrivener, eine Kombination aus Textverarbeitung und Projektorganisierung, die bei Buchautoren beliebt ist. (Ich bin auch ein Fan.)
Als Johnson im Jahr 2021 Zugriff auf den GPT-3-Textgenerator von OpenAI erhielt, er erkannte dass KI eine neue Generation von Denkwerkzeugen verbessern könnte. Oh, Moment mal, er sagte zu sich selbst, Das, was ich schon immer im Hinterkopf hatte, wird jetzt möglich sein. Szenarien, die noch ein Jahr zuvor undenkbar gewesen wären, standen plötzlich auf dem Tisch. Johnson wusste noch nicht, dass Google nicht nur über ähnlich große Sprachmodelle verfügte, sondern bereits an einem Projekt arbeitete, das ganz seinen Vorstellungen entsprach. Im Mai 2022 schickte ein kleines Team der experimentellen Google Labs-Abteilung eine Kalt-E-Mail an Johnson. Sie vereinbaren ein Treffen über Sternenlinie, ein Google Labs-Projekt, das unheimlich intime persönliche Treffen ermöglicht. „Im Grunde hatte ich ein Gespräch mit einem Hologramm, der sagte: ‚Weißt du, dieses Ding, dem du dein ganzes Leben lang nachgejagt hast?‘ „Endlich können wir es bauen“, sagt Johnson. Er wurde Teilzeitberater des kleinen Teams und teilte zunächst den Arbeitsablauf eines professionellen Autors. „Hier sind vier oder fünf Ingenieure, hier ist ein echter Autor, schauen wir uns ihn einfach an“, fasst Google Labs-Chef Josh Woodward den Prozess zusammen. Schließlich beteiligte sich Johnson an der Entwicklung des Produkts selbst und wurde so sehr in den Bann gezogen, dass er einen Vollzeitjob annahm. Sein Titel bei Google Labs ist Redaktionsleiter.
NotebookLM, ursprünglich Project Tailwind genannt, erstellt zunächst einen Datensatz Ihres Quellmaterials, den Sie aus Google Docs oder der Zwischenablage in das Tool ziehen. Nachdem die App alles verarbeitet hat, können Sie NotebookLM dank der großen Sprachmodelltechnologie von Google – teilweise unterstützt durch das gerade veröffentlichte Upgrade Gemini – Fragen zu Ihrem Material stellen. Die Antworten spiegeln nicht nur den Inhalt Ihres Quellenmaterials wider, sondern auch das umfassendere allgemeine Verständnis der Welt, das Zwillinge haben. Ein entscheidendes Merkmal ist, dass jede Antwort auf Ihre Fragen eine Reihe von Zitaten enthält, aus denen hervorgeht, wo genau die Informationen stammen, sodass Benutzer die Richtigkeit der Ausgabe überprüfen können.
Google ist nicht das einzige Unternehmen, das sich Produkte vorstellt, mit denen Menschen benutzerdefinierte Datensätze erstellen können, die sie mit LLMs erkunden können. Beim OpenAI-Entwicklertag letzten Monat stellte das Unternehmen personalisierte Mini-GPTs vor, die auf eine bestimmte Aufgabe abgestimmt werden können. Woodward erkennt eine „grundlegende Ähnlichkeit“ an. Er argumentiert jedoch, dass sich NotebookLM mehr auf die Verbesserung eines Arbeitsablaufs konzentriert und darauf ausgerichtet ist, eine überragende Genauigkeit seiner Ergebnisse zu erzielen. Außerdem sagt er, dass die OpenAI-Produkte eher eine Persönlichkeit haben, während NotebookLM so konzipiert ist, dass sie keine derartigen Ansprüche haben.