- O Google removeu o rótulo “Experimental” do NotebookLM, baseado no Gemini 1.5, e passou a permitir controle mais refinado dos Audio Overviews criados a partir de materiais enviados
- O novo recurso Customize funciona permitindo instruir os apresentadores de IA, antes de gerar um “Deep Dive”, sobre os temas em que devem se concentrar ou o nível de especialização do público
- Mesmo durante a reprodução dos Audio Overviews, é possível continuar trabalhando no NotebookLM, fazendo perguntas sobre os materiais, verificando citações e explorando trechos relacionados sem interromper o áudio
- O NotebookLM Business, baseado no Google Workspace, é voltado a empresas, universidades e organizações, com ênfase em recursos aprimorados e em privacidade e segurança de dados
- Participantes do piloto poderão receber antes novos recursos, treinamentos e suporte por e-mail; o lançamento geral e os preços serão divulgados até o fim deste ano
Status do produto e princípios básicos do NotebookLM
- NotebookLM é uma ferramenta de compreensão de informações criada com Gemini 1.5, que responde e transforma informações com base nos materiais enviados pelo usuário
- Dados pessoais não são usados para treinar o NotebookLM
- Milhões de pessoas usam o NotebookLM para entender e lidar com informações complexas, e o Google removeu do produto o rótulo “Experimental”
Formas de controlar os Audio Overviews
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Direcionar a conversa
- Antes de gerar um Audio Overview “Deep Dive”, é possível dar instruções aos apresentadores de IA
- É possível fazê-los se concentrar em um tema específico ou ajustar o nível de especialização de acordo com o público
- O Google compara isso a apresentadores de IA recebendo uma breve anotação pouco antes da transmissão
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Escuta em segundo plano
- É possível continuar trabalhando dentro do NotebookLM enquanto se ouve os Audio Overviews
- Sem interromper o áudio, é possível fazer perguntas sobre os materiais, receber citações e explorar citações relacionadas
Como usar e limitações
- É preciso acessar o NotebookLM, criar um novo notebook e adicionar pelo menos 1 material
- No guia do NotebookLM, pressione “Generate” para criar um Audio Overview automático e selecione “Customize” para dar instruções aos apresentadores de IA
- Audio Overviews são discussões geradas, portanto não garantem uma perspectiva abrangente ou objetiva sobre o tema
- Os resultados refletem os materiais enviados pelo usuário e as instruções fornecidas
Piloto do NotebookLM Business
- NotebookLM Business é uma versão prevista para ser oferecida por meio do Google Workspace
- O público-alvo são empresas, universidades e organizações, e a versão deve oferecer recursos aprimorados
- Desde o início, o NotebookLM priorizou privacidade e segurança de dados, e continuará mantendo essa prioridade
- Ao se inscrever no programa piloto do NotebookLM Business, é possível ter acesso antecipado a novos recursos do produto, treinamentos e suporte por e-mail
- A versão gratuita do NotebookLM continuará disponível
- O lançamento geral e as informações de preços do NotebookLM Business serão divulgados mais adiante este ano
- Mais de 80.000 organizações já usam o NotebookLM
1 comentários
Comentários no Hacker News
NotebookLM está sendo usado para criar podcasts falsos pela internet inteira, e já passam de 1.300: https://github.com/ListenNotes/ai-generated-fake-podcasts/bl...
Parece que o Google adotou uma abordagem diferente desta vez, movendo-se rápido. É verdade que o NotebookLM é uma excelente ferramenta para produtividade pessoal e aprendizado, mas também permite que spammers produzam em massa conteúdo que não foi feito para consumo humano
Em meio aos elogios a este projeto, também é preciso outro ponto de vista. Espero que a equipe do NotebookLM veja esse problema e reconheça a gravidade do problema de spam. Se for deixado de lado, ele só vai crescer. Se alguém conhecer alguém da equipe, por favor repasse. Será que poderiam fornecer uma ferramenta para detectar áudio criado pelo NotebookLM ou diretrizes simples? Fico curioso se há alguma marca d’água ou sinal identificável
Recentemente, também apareceu no Hacker News um post dizendo que quase todos os resultados da busca de imagens do Google para "baby peacock" eram gerados por IA: https://news.ycombinator.com/item?id=41767648
Acho que em breve veremos uma tendência parecida, com podcasts falsos gerados por IA de baixa qualidade tomando conta da internet
Hoje em dia, substituí quase todo o meu consumo de podcasts pelo NotebookLM e, do meu ponto de vista, ele oferece uma experiência muito melhor no geral. Talvez o problema seja o oposto. Será que não estamos ouvindo por engano podcasts que não são do NotebookLM?
Ouço muitos podcasts, mas já ignoro 99,9% dos podcasts que existem no mundo. Não vou me preocupar se essa proporção virar 99,99%
Se todos os podcasts gerados por IA forem ruins, basta continuar ignorando; se alguns forem bons, vejo isso até como um ganho
Se a questão for uma preocupação ontológica sobre o que acontece com o mundo quando toda mídia vira algo gerado por máquina, por enquanto pretendo entrar nessa onda e ver o que sai dela
Já vi “criadores” no YouTube colocando áudio gerado pelo NotebookLM em ferramentas como ElevenLabs para trocar as vozes, mas aí a qualidade invariavelmente cai
O NotebookLM parece excelente para digerir vários conteúdos de outra forma, e chamá-lo de podcast falso também não é correto
Ninguém determinou que os resultados em áudio devam ou não ser publicados em algum lugar. Publicar e assinar são decisões dos usuários
Em vez de apontar o dedo para uma ferramenta simplesmente útil, faz mais sentido defender fiscalização nos sistemas de indexação e descoberta da internet
Como acontece com outros dados, agora a rastreabilidade da origem de repente ficou muito importante. Do meu ponto de vista, isso é uma coisa boa. O fato de que nem todas as fontes de dados são equivalentes ficou claro o suficiente para talvez realmente mudar o jogo
Para deixar claro, acredito firmemente que a maior parte da internet já era lixo antes dos grandes modelos de linguagem. Na época, só chamávamos isso de “SEO”, mas continuava sendo lixo
Testei isso ontem. Coloquei em um notebook todos os nossos documentos de post-mortem sobre uma área da nossa infraestrutura e pedi para extrair temas comuns; funcionou surpreendentemente bem. Também gerou um “resumo em áudio”, basicamente um podcast, e ficou excelente
Dar um prompt na hora de gerar o resumo melhorou bastante a qualidade. O resumo padrão sem prompt mirou um público completamente errado; no nosso caso, estava voltado para usuários da infraestrutura, não para desenvolvedores. Ao pedir que fosse direcionado à equipe de SRE e indicar em que deveria se concentrar, ficou muito melhor
Foi útil para uma análise profunda? Não. Mas, se eu entrasse em uma equipe nova, eu ouviria algo feito com base nos 100 post-mortems mais recentes? Com certeza. Como resumo, foi ideal; conseguiu extrair temas comuns de muitos dados e também captou razoavelmente bem o clima geral
O Google entrou tarde na festa da IA, mas pessoalmente sinto que a amplitude e profundidade das ferramentas de IA do Google são bastante subestimadas. Do NotebookLM ao AI Studio, pelo que usei, foi muito bom
Claro, o Google também foi o lugar de onde saiu “Attention Is All You Need”
Lá, dizem que ele chegou perto de um modelo de base que teria superado os benchmarks. Então o Google literalmente o comprou de volta por 2,7 bilhões de dólares [1]
[1] https://www.wsj.com/tech/ai/noam-shazeer-google-ai-deal-d360...
Meu produto https://reasonote.com também oferece suporte à geração de podcasts, e esse recurso já existe há algumas semanas.
O que ele tem de melhor que o NotebookLM é o seguinte: (1) dá para começar só com um tema, sem precisar de um documento inteiro, embora também funcione com documentos[1]; (2) a geração do podcast é muito mais rápida; (3) o podcast é interativo, então, se você pedir ao apresentador para mudar de rumo no meio, ele muda; (4) em breve será possível criar uma fila de temas de podcast no estilo Spotify e ir adicionando novos conforme você tiver contato com novas ideias.
A principal concessão é que, no momento, as vozes e personalidades são um pouco menos atraentes que as do NotebookLM, mas isso deve melhorar bastante nos próximos meses.
Esse é um recurso adicional à proposta de valor central, que é “um Duolingo gerado por IA para qualquer assunto”. Ainda está no começo, mas eu adoraria que você testasse e desse feedback.
[1] Atualmente, os documentos têm um limite de tamanho bem rígido, mas isso será melhorado em breve.
Legal. Ainda só dei uma olhada superficial no NotebookLM e o usei principalmente colocando bastante material de referência de componentes, como datasheets, guias de referência e notas de aplicação.
As consultas em texto funcionaram bem, mas os resumos em áudio não foram muito úteis quando ficavam só em um nível mais alto do conteúdo. Se der para ajustar o tema, isso pode se tornar bem útil.
O Google Illuminate também introduziu recentemente recursos de personalização. Eu uso configurado assim:
audience=technical, duration=long, tone=professional & engaging
Graças às ferramentas de IA, agora ficou fácil demais encontrar coisas.
Em um fórum web que eu administro, há uma semana um usuário abriu uma DM com o título “Google Notebook LM”. Outra pessoa tinha compartilhado um podcast gerado que resumia a perspectiva do fórum sobre um tema específico, chegando a citar os nomes de usuário de pessoas com opiniões fortes.
Então outro usuário foi além e pediu para gerar um podcast resumindo tudo o que um determinado usuário havia dito, suas visões políticas e todas as suas opiniões extremas. Hm… problemão.
Por causa do uso do nome real ou do hábito de usar o mesmo nome de usuário em vários sites, agora coisas como “pegue este nome de usuário do GitHub, encontre sites onde exista o mesmo nome de usuário, construa uma narrativa de tudo o que essa pessoa já disse e encontre as melhores e piores coisas que ela falou” ficaram fáceis demais, e isso é assustador.
Eu disse a esse usuário aquilo que sempre digo: “o que você coloca na internet, na prática, fica público para sempre”; mas é agora que as consequências disso estão realmente começando a aparecer.
O fórum que eu administro permite mudar o nome de usuário e incentiva o anonimato tanto quanto possível, mas parece que chegamos a um ponto em que o melhor é ter uma identidade online separada para cada site, interesse e empregador.
Mesmo no HN há muitas contas que parecem ter sido criadas só para comentar em um post específico, e os comentários são construtivos e bem organizados. Agora fico me perguntando se algumas delas não foram uma escolha à frente do seu tempo, uma forma de ocultar a identidade completa de futuros empregadores ou de pessoas que poderiam usar suas palavras contra elas.
Tenho a sensação de que escolhas casuais do passado vão começar a ter grandes consequências no presente ou no futuro, e que só a falta de imaginação está atrasando mudanças no comportamento dos usuários.
Isso inevitavelmente aconteceria algum dia, e só espero que a percepção pública sobre privacidade mude, mesmo que só agora. Até hoje, quando se falava em privacidade, muita gente reagia com indiferença ou irritação.
No HN, contas descartáveis para esse tipo de finalidade são muito comuns. Tenho me interessado mais por proteção dos usuários, isto é, anonimização, e também estou pensando em formas de facilitar a criação de contas descartáveis sem abrir as portas para spam. Por exemplo, criá-las a partir de uma conta válida e depois separá-las. O HN talvez escape desse problema por ser uma comunidade de nicho, e acho que o design pouco atraente do site também ajuda.
O cone de luz da atividade online parece continuar crescendo sem nunca diminuir, e isso não combina com o ambiente em que evoluímos, além de parecer pouco natural. Quando eu era mais jovem, o GDPR e o direito ao esquecimento pareciam ridículos, mas hoje vejo isso como uma sabedoria à frente do tempo.
Muito legal! Na verdade, estou usando o NotebookLM para criar resumos diários do HN e publicá-los no YouTube: https://www.youtube.com/@HackerCasts
Ainda estou refinando meu conjunto de ferramentas para que os vídeos fiquem melhores e sejam produzidos em uma programação consistente.
É surpreendente que esse recurso não existisse desde o começo. A qualidade dos resultados pode melhorar muito. O problema do prompt padrão é que ele frequentemente acaba virando dois “apresentadores bem informados” iguais, apenas trocando informações entre si.
Se der para personalizar o prompt, é possível criar uma dinâmica de explicador e ouvinte entre os apresentadores, e isso ajuda muito no fluxo geral do episódio.
Por exemplo, daria para escrever assim:
Os dois apresentadores do podcast têm níveis de conhecimento muito diferentes sobre o tema. O primeiro apresentador é especialista no assunto e explica o tema e os detalhes ao segundo apresentador. O segundo apresentador tem pouco conhecimento prévio sobre o assunto, mas reage às informações e faz perguntas de acompanhamento.
Mas parece que às vezes ele esquece quem é quem nessa dinâmica.
Existe uma versão open source que gera podcasts:
https://github.com/souzatharsis/podcastfy
O Twitter do desenvolvedor é @souzatharsis.