- Google eliminó la etiqueta "Experimental" de NotebookLM, basado en Gemini 1.5, y ahora permite controlar con más detalle los Audio Overviews creados a partir de materiales subidos
- La nueva función Customize funciona permitiendo dar instrucciones a los anfitriones de IA sobre los temas en los que deben enfocarse o el nivel de especialización de la audiencia antes de generar un “Deep Dive”
- Incluso mientras se reproduce un Audio Overview, se puede seguir trabajando en NotebookLM, haciendo preguntas sobre el material, verificando citas y explorando frases relacionadas sin detener el audio
- NotebookLM Business, basado en Google Workspace, está dirigido a empresas, universidades y organizaciones, con énfasis en funciones mejoradas y privacidad y seguridad de los datos
- Quienes se registren en el piloto podrán recibir primero nuevas funciones, capacitación y soporte por correo electrónico, y el lanzamiento general y los precios se anunciarán más adelante este año
Estado del producto y principios básicos de NotebookLM
- NotebookLM es una herramienta para comprender información construida con Gemini 1.5, que responde y transforma información con base en los materiales que sube el usuario
- Los datos personales no se usan para entrenar NotebookLM
- Millones de personas ya usan NotebookLM para entender y manejar información compleja, y Google eliminó la etiqueta “Experimental” del producto
Cómo se controlan los Audio Overviews
-
Definir la dirección de la conversación
- Antes de generar un Audio Overview de tipo “Deep Dive”, se pueden dar instrucciones a los anfitriones de IA
- Es posible hacer que se enfoquen en un tema específico o ajustar el nivel de especialización según la audiencia
- Google lo compara con darle a los conductores de IA una nota breve justo antes de salir al aire
-
Escucha en segundo plano
- Se puede seguir trabajando dentro de NotebookLM mientras se escuchan los Audio Overviews
- Sin interrumpir el audio, se pueden hacer preguntas sobre el material, obtener citas y explorar citas relacionadas
Cómo usarlo y limitaciones
- Debes entrar a NotebookLM, crear un cuaderno nuevo y añadir al menos una fuente
- Para crear un Audio Overview automático en la guía de NotebookLM, hay que pulsar “Generate”; para dar instrucciones a los anfitriones de IA, se selecciona “Customize”
- Los Audio Overviews son debates generados, por lo que no garantizan una perspectiva integral u objetiva sobre el tema
- Los resultados reflejan los materiales que subió el usuario y las instrucciones proporcionadas
Piloto de NotebookLM Business
- NotebookLM Business es una versión que estará disponible a través de Google Workspace
- Está dirigida a empresas, universidades y organizaciones y ofrecerá funciones mejoradas
- Desde el principio, NotebookLM ha dado prioridad a la privacidad y seguridad de los datos, y seguirá manteniéndolo
- Si te registras en el programa piloto de NotebookLM Business, podrás acceder antes a nuevas funciones del producto, capacitación y soporte por correo electrónico
- La versión gratuita de NotebookLM seguirá disponible
- Más adelante este año se darán a conocer más detalles sobre el lanzamiento general y los precios de NotebookLM Business
- Más de 80,000 organizaciones ya usan NotebookLM
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
NotebookLM se está usando para crear podcasts falsos por todo internet, y ya hay más de 1,300: https://github.com/ListenNotes/ai-generated-fake-podcasts/bl...
Parece que Google esta vez eligió otro enfoque: moverse rápido. Es cierto que NotebookLM es una gran herramienta para la productividad personal y el aprendizaje, pero también permite que los spammers produzcan en masa contenido que no está pensado para que lo consuman personas
Entre tantos elogios a este proyecto, también hace falta otra perspectiva. Ojalá el equipo de NotebookLM vea este problema y reconozca la gravedad del problema de spam. Si se deja así, solo va a crecer. Si alguien conoce a alguien del equipo, por favor háganle llegar esto. ¿Podrían ofrecer una herramienta o pautas simples para detectar audio creado por NotebookLM? Me pregunto si tiene una marca de agua o alguna señal identificable
Hace poco también apareció en Hacker News un post diciendo que casi todos los resultados de Google Imágenes para "baby peacock" eran generados por IA: https://news.ycombinator.com/item?id=41767648
Creo que pronto veremos una tendencia similar, con podcasts falsos generados por IA de baja calidad inundando internet
Hoy en día prácticamente reemplacé casi todo mi consumo de podcasts por NotebookLM y, desde mi punto de vista, en general ofrece una experiencia mucho mejor. Tal vez el problema sea el contrario: ¿no será que por error estamos escuchando podcasts que no son de NotebookLM?
Escucho muchos podcasts, pero ya ignoro el 99.9% de los podcasts que existen en el mundo. No me preocupa que esa proporción pase a 99.99%
Si todos los podcasts generados por IA son malos, simplemente los seguiré ignorando; si algunos son buenos, lo veo más bien como una ganancia
Si la preocupación existencial es qué pasa con el mundo cuando todos los medios sean generados por máquinas, por ahora pienso subirme a esa ola y ver qué sale
En YouTube también vi “creadores” que meten audio generado por NotebookLM en herramientas como ElevenLabs para cambiar las voces, pero eso siempre baja la calidad
NotebookLM parece excelente para digerir distintos contenidos de otra manera, y tampoco es correcto llamarlo podcast falso
Nadie decidió que haya que publicar, o no publicar, las salidas de audio en algún lado. Tanto publicar como suscribirse son decisiones del usuario
En vez de criticar una herramienta simplemente útil, tendría más sentido pedir control en los sistemas de indexación y descubrimiento de internet
Igual que con otros datos, ahora la trazabilidad de la fuente de pronto se volvió muy importante. Desde mi punto de vista, eso es bueno. Que quede lo bastante claro que no todas las fuentes de datos son iguales podría incluso cambiar las reglas del juego
Por si no quedó claro, creo firmemente que la mayor parte de internet ya era basura incluso antes de los grandes modelos de lenguaje. En ese entonces simplemente lo llamábamos “SEO”, pero seguía siendo basura
Ayer probé esto. Metí en un notebook todos los documentos de análisis post mortem sobre un área de nuestra infraestructura y le pedí que extrajera temas comunes; fue sorprendentemente efectivo. También generó un “resumen de audio”, en la práctica un podcast, y estuvo excelente
Darle un prompt al generar el resumen mejoró mucho la calidad. El resumen predeterminado sin prompt apuntaba a una audiencia totalmente equivocada: en nuestro caso, estaba orientado a usuarios de infraestructura, no a desarrolladores. Al indicarle que lo hiciera para el equipo de SRE y en qué debía enfocarse, mejoró muchísimo
¿Sirvió para un análisis profundo? No. Pero si me uniera a un equipo nuevo, ¿escucharía algo hecho a partir de los 100 post mortem más recientes? Claro que sí. Como resumen era ideal, extraía temas comunes de muchos datos y también captaba bastante bien el tono general
Google llegó tarde a la fiesta de la IA, pero personalmente siento que la amplitud y profundidad de las herramientas de IA de Google están bastante subestimadas. Desde NotebookLM hasta AI Studio, lo que probé me pareció muy bueno
Por supuesto, Google también es el lugar de donde salió “Attention Is All You Need”
Allí, según se dice, estuvo cerca de crear un modelo base que habría arrasado en los benchmarks. Luego Google literalmente volvió a comprarlo por 2,700 millones de dólares [1]
[1] https://www.wsj.com/tech/ai/noam-shazeer-google-ai-deal-d360...
Mi producto https://reasonote.com también permite generar podcasts, y esta función existe desde hace unas semanas.
Sus ventajas frente a NotebookLM son las siguientes: (1) se puede empezar solo con un tema, sin tener un documento completo, y también se puede usar con documentos[1] (2) la generación del podcast es mucho más rápida (3) el podcast es interactivo, así que si en medio de la reproducción le pides al presentador que cambie de dirección, lo hace (4) pronto se podrá crear una cola de temas de podcast al estilo Spotify, y agregarle elementos cada vez que te encuentres con ideas nuevas
La principal concesión es que, por ahora, las voces y personalidades son algo menos atractivas que las de NotebookLM, pero eso mejorará mucho en los próximos meses.
Esto se suma a la propuesta de valor central: “un Duolingo generado por IA para cualquier tema”. Todavía está en una etapa temprana, pero me gustaría que lo probaran y dieran feedback.
[1] Actualmente los documentos tienen un límite de longitud bastante estricto, pero eso mejorará pronto.
Bien. Hasta ahora apenas he explorado NotebookLM por encima, y lo he usado principalmente para cargar muchas referencias de componentes, como hojas de datos, guías de referencia y notas de aplicación.
Las consultas de texto funcionaron bien, pero el resumen en audio no fue muy útil cuando se quedaba solo en un nivel alto del contenido. Si se pudiera ajustar el tema, podría volverse bastante útil.
Google Illuminate también incorporó hace poco funciones de personalización. Yo lo configuro así:
audience=technical, duration=long, tone=professional & engaging
Gracias a las herramientas de IA, ahora es demasiado fácil encontrar cosas.
En un foro web que administro, hace una semana un usuario abrió un DM titulado “Google Notebook LM”. Otra persona había compartido un podcast generado que resumía la perspectiva del foro sobre un tema específico, incluso señalando los nombres de usuario de personas con opiniones fuertes.
Entonces otro usuario fue más lejos y pidió generar un podcast que resumiera todo lo que había dicho un usuario específico, sus posturas políticas y todas sus opiniones extremas. Eh… eso es un gran problema.
Por el uso de nombres reales o la costumbre de usar el mismo nombre de usuario en varios sitios, ahora es demasiado fácil hacer cosas como: “toma este nombre de usuario de GitHub, busca sitios donde exista el mismo nombre de usuario, arma una narrativa con todo lo que esa persona ha dicho hasta ahora y encuentra sus mejores y peores comentarios”. Y eso da miedo.
Le dije a ese usuario lo que siempre digo: “lo que publicas en internet, en la práctica, queda público para siempre”, pero recién ahora las consecuencias empiezan a verse de verdad.
El foro que opero permite cambiar el nombre de usuario y recomienda el anonimato tanto como sea posible, pero parece que hemos llegado a un punto en el que lo mejor es tener identidades en línea separadas para cada sitio, interés y empleador.
Incluso en HN hay muchas cuentas que parecen haberse creado solo para comentar en publicaciones específicas, y sus comentarios son constructivos y están bien ordenados. Ahora me pregunto si algunas de esas fueron decisiones adelantadas a su tiempo para ocultar toda su identidad a futuros empleadores o a personas que podrían usar sus palabras en su contra.
Siento que decisiones casuales del pasado van a empezar a tener grandes consecuencias en el presente o el futuro, y que lo único que frena el cambio en el comportamiento de los usuarios es la falta de imaginación.
Esto iba a pasar tarde o temprano, y solo espero que, aunque sea ahora, cambie la conciencia pública sobre la privacidad. Hasta ahora, cuando uno sacaba el tema de la privacidad, a menudo la reacción era indiferencia o irritación.
En HN son muy comunes las cuentas descartables con ese propósito. Me está interesando más la protección de usuarios, es decir, la anonimización, y también estoy pensando en formas de facilitar la creación de cuentas descartables sin abrirle la puerta al spam. Por ejemplo, crearlas desde una cuenta válida y luego separarlas. HN probablemente evita este problema por ser una comunidad de nicho, y creo que el diseño algo poco atractivo del sitio también ayuda.
El cono de luz de la actividad en línea parece no dejar de crecer, sin reducirse nunca, y eso no encaja con el entorno en el que evolucionamos; se siente antinatural. Cuando era joven, el GDPR y el derecho al olvido me parecían ridículos, pero ahora los veo como una sabiduría adelantada a su tiempo.
¡Genial! De hecho, estoy usando NotebookLM para crear resúmenes diarios de HN y subirlos a YouTube: https://www.youtube.com/@HackerCasts
Todavía estoy ajustando el sistema de herramientas para que los videos salgan mejor y con un calendario más consistente.
Me sorprende que esta función no estuviera desde el principio. Puede mejorar muchísimo la calidad del resultado. El problema con el prompt predeterminado es que a menudo deriva en dos presentadores igualmente “informados” que simplemente se pasan información entre sí.
Si se puede personalizar el prompt, se puede crear una dinámica de explicador y oyente entre los presentadores, y eso ayuda mucho al flujo general del episodio.
Por ejemplo, se podría escribir así:
Los dos presentadores del podcast tienen niveles de conocimiento muy distintos sobre el tema. El primer presentador es experto en el tema y le explica el tema y sus detalles al segundo presentador. El segundo presentador tiene muy poco conocimiento previo sobre el tema, pero reacciona a la información y hace preguntas de seguimiento.
Aunque parece que a veces se olvida de quién es quién en esa dinámica.
Hay una versión open source que genera podcasts:
https://github.com/souzatharsis/podcastfy
El Twitter del desarrollador es @souzatharsis.