NotebookLM: 손

Jul 29, 2023

작성자: David Pierce, 일반 편집자이자 Vergecast 공동 진행자로서 소비자 기술 분야에서 10년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 이전에는 Protocol, The Wall Street Journal 및 Wired에서 근무했습니다.

노트로 대화를 나눌 수 있다면 어떨까요? Dropbox, Box, Notion 등과 같은 회사가 시스템에 이미 보유하고 있는 데이터와 상호 작용하고 새로운 것을 생성할 수 있는 생성 AI 도구를 구축함에 따라 최근 이 질문이 인터넷의 한 구석을 차지했습니다.

Google 버전은 NotebookLM이라고 합니다. 이는 자신의 노트를 정리하고 상호 작용하는 데 도움이 되는 AI 기반 조사 도구입니다. (Google은 원래 올해 초 Project Tailwind로 발표했지만 빠르게 이름을 변경했습니다.) 지금은 실제로 프로토타입에 불과하지만 회사 내부의 소규모 팀은 AI 노트북이 어떤 모습일지 알아내려고 노력해 왔습니다. 궁극적으로 NotebookLM이 계속 사용된다면 아마도 모든 파일을 수집하고 이해할 수 있는 Google Docs의 기능이나 Drive 내부 도구로 활용될 것입니다. 그러나 현재로서는 매우 기본적인 앱입니다.

저는 지난 몇 주 동안 NotebookLM을 사용하여 앱의 기능을 테스트하고 AI 연구 도구가 내 작업 흐름에 적합한 위치를 파악하려고 노력했습니다. 아직 올바른 답을 찾았는지 확신할 수 없고, 기술이 완전히 준비되었는지도 모르겠습니다. 그러나 나는 내가 관심 있는 모든 것에 대해 훈련을 받은 맞춤형 AI가 매우 강력한 것이 될 것이라는 확신이 점점 더 커지고 있습니다.

NotebookLM을 시작하려면 새 프로젝트를 생성하세요. 내 경우에는 스프레드시트의 역사와 문화에 대해 많은 연구를 해왔기 때문에 프로젝트를 '스프레드시트 역사'라고 명명했습니다. (영리하죠?) 그런 다음 앱에서 소스 추가를 시작하라는 메시지를 표시했습니다. 현재는 Google Docs만 허용하고 가져오지만 완성된 형태에서는 분명히 다른 많은 종류의 정보도 받아들일 것입니다. 각 프로젝트에는 최대 5개의 소스가 있을 수 있고 각 소스의 길이는 최대 10,000단어일 수 있지만 Google 직원이 알려줘서 제가 아는 것뿐입니다. 너무 많거나 너무 큰 소스를 가져오려고 하면 NotebookLM이 조용히 실패합니다. 팀에서 오류 메시지를 맞춤설정하지도 않았을 정도로 앱이 새롭습니다. 다시 말하지만 프로토타입입니다.

그러나 약간의 시행착오 끝에 Steven Levy의 독창적인 "A Spreadsheet Way of Knowledge" 스토리 버전, VisiCalc 제작자 Dan Bricklin의 블로그 게시물 시리즈, Laine Nooney의 저서 The Apple II의 한 섹션에서 출처를 얻었습니다. 나이, 그리고 수천 단어의 기타 편집된 연구 결과. 각 소스를 가져오면서 NotebookLM은 문서를 요약하는 단락과 주요 주제 목록, 물어볼 제안 질문이 포함된 "소스 가이드"를 생성했습니다. 일반적으로 가이드는 매우 훌륭했습니다. 해당 Levy 스토리에서는 "전자 스프레드시트", "VisiCalc", "Lotus 1-2-3", "스프레드시트 모델링", "스프레드시트 및 의사결정"이 등장했습니다. 그 중 세 개는 동일한 내용의 변형이지만 스프레드시트에 대한 긴 기사입니다. 주요 주제의 대부분은 스프레드시트가 될 것입니다.

NotebookLM이 존재하는 이유는 문서와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제공하기 위해서입니다.

NotebookLM이 존재하는 이유는 이러한 문서와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제공하기 위해서입니다. 연구를 정리하거나 강화하기 위한 도구라기보다는 본질적으로 한 번에 하나씩 또는 모두 참조할 수 있도록 제공한 소스에 대해 특별히 훈련된 챗봇입니다. 부과금 예에서 소스 가이드가 제안한 질문 중 하나는 "스프레드시트를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?"였습니다. 내가 NotebookLM 챗봇에게 이것을 물었을 때, 챗봇은 잠시 생각한 후 초기 컴퓨터 사용자에게 스프레드시트를 매우 강력하게 만드는 5가지 속성을 가지고 돌아왔습니다. 대답은 인터넷 전체를 기반으로 한 것이 아닙니다. 그것은 전적으로 내가 구글 문서에 붙여넣은 5,000여 단어에 기초한 것이었습니다.

(사소한 점: 이러한 모든 맞춤형 AI 도구에는 분명히 엄청난 개인 정보 보호 문제와 우려 사항이 있습니다. 하지만 이 경우에는 크게 걱정하지 않습니다. 어쨌든 이 모든 데이터는 이미 다른 Google 제품에 있으므로 확신할 수 없습니다. 대규모 언어 모델을 구문 분석하는 것은 의미가 다른 일입니다. 그러나 모든 AI와 마찬가지로 데이터가 어디로 가고 어떻게 사용될 수 있는지 항상 신중하게 생각해야 합니다.)