Przechodząc do sedna sprawy, przeglądy wideo są teraz dostępne w ponad 80 językach, co stanowi istotne wyrównanie szans w porównaniu z wcześniejszymi możliwościami audio. Dla osób pracujących w międzynarodowych środowiskach to całkiem praktyczne rozwiązanie – zespoły mogą tworzyć podsumowania materiałów od katalońskiego po portugalski bez konieczności tłumaczenia wszystkiego na angielski.
Równie istotne jest to, jak NotebookLM podchodzi do generowania treści. Wszystkie podsumowania powstają wyłącznie na podstawie dokumentów przesłanych przez użytkownika, bez sięgania po dane z internetu czy ogólne zasoby szkoleniowe. To dość rozsądne podejście, które minimalizuje ryzyko typowych dla AI halucynacji, choć pewnie nie eliminuje go całkowicie.
Sam format generowanych materiałów przypomina nieco uproszczone prezentacje PowerPoint – syntetyczny głos towarzyszy serii slajdów z tekstem i ilustracjami. Nie ma tu specjalnych efektów wizualnych, za to jest przejrzystość przekazu. System potrafi przetworzyć różne źródła, od akademickich artykułów przez blogi po filmy z YouTube, tworząc około siedmiominutowe podsumowanie z narracją.
Kolejnym aspektem wartym uwagi są praktyczne zastosowania tej technologii. Profesjonaliści mogą wykorzystywać narzędzie do tworzenia podsumowań tygodniowych spotkań w formie udostępnianych nagrań czy przetwarzania obszernych dokumentów technicznych na formę audio do słuchania podczas innych czynności.
Od dłuższego czasu sam używam narzędzia NotebookLM do zdobywania wiedzy na różne tematy. Początkowo dostępne były wyłącznie podsumowania tekstowe, a generowanie podcastów ograniczało się do języka angielskiego. W obecnej odsłonie można nie tylko generować podsumowania audio i wideo po polsku, ale tworzyć również mapy myśli. To rozwiązanie dla tych, którzy uczą się nowych rzeczy w sposób bardziej wizualny. Nawet w darmowej wersji narzędzie pozwala dodawać do 50 źródeł, a za sprawą funkcji Odkrywaj zabiera nas w zupełnie nieznane tereny.
Warto jednak zachować zdrowy sceptycyzm. Mimo że technologia wydaje się obiecująca, AI nadal może mieć problemy z językowymi niuansami i kontekstem. Przy materiałach wymagających szczególnej precyzji interpretacyjnej lepiej zachować ostrożność.
Czytaj też: Gemini idzie w ślady ChatGPT. Sztuczna inteligencja Google dostaje funkcje pamięci i prywatnych czatów
Globalna ekspansja NotebookLM pokazuje ciekawy trend w rozwoju narzędzi AI – stopniowe eliminowanie barier językowych, które do tej pory ograniczały dostęp do zaawansowanych technologii głównie do anglojęzycznych użytkowników. To krok w dobrą stronę, choć na pewno nie ostatni, jaki będzie potrzebny.