올해 가장 인기 있는 AI 노트가 업데이트되었으며, 지식이 마법 같은 방식으로 두뇌에 입력됩니다.

2024년에 가장 인기 있는 AI 제품은 다음과 같습니다. 노트북LM . 9월부터 인기를 끌었고 연말까지 더위가 기승을 부렸습니다.

지난 12월, NotebookLM은 새로운 기능인 가입 기능으로 업데이트되었습니다. 이제 사용자도 팟캐스트에 참여할 수 있습니다.

이 기능은 새로운 기능은 아니며, 오래 전 구글 개발자 컨퍼런스에서 노트북LM 팀이 선보인 바 있지만 베타 버전으로 제공된 것은 최근의 일입니다.

주의:

일부 지역의 사용자에게는 강력한 제한이 적용되므로 네트워크 설정을 확인하세요!

'가입' 기능이 불안정하니 조금만 기다려주세요!

'참여' 기능은 현재 영어 음성만 지원하며, 업로드된 텍스트의 언어는 제한되지 않습니다.

현재 웹 전용, 모바일은 제공되지 않습니다.

클릭 한 번으로 팟캐스트를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 팟캐스트에 참여할 수도 있습니다.

NotebookLM의 첫 번째 초점은 파일을 업로드한 후 개요 요약이 자동으로 생성되는 스마트 노트에 맞춰져 있었습니다. 사용자는 업로드된 텍스트의 내용을 바탕으로 대화 상자에서 텍스트로 직접 질문할 수 있습니다.

이것은 실제로 좋은 기능이지만, 물론 오디오 개요라는 팟캐스트 형식의 대화에서 가장 돋보이는 기능입니다. 오디오 개요에는 이제 '참여하기' 기능도 제공되며, 이 기능을 클릭하면 대화에 바로 참여할 수 있습니다.

질문은 이 제품의 하이라이트입니다. 수업을 들어본 사람이라면 누구나 질문이 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 질문을 하려면 내용을 이해해야 할 뿐만 아니라 더 중요한 것은 참여하고 참여하려면 강의의 속도를 적극적으로 따라가며 두뇌를 사용해야 한다는 것입니다. 이는 텍스트와 자료에 대한 이해를 효과적으로 촉진합니다.

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노트북LM의 '참여하기'는 텐센트 컨퍼런스의 손들기 기능과 비슷합니다. 질문을 클릭하고 직접 말하면 약 1초 반 정도 지연된 후 AI 앵커가 "청취자께서 하실 말씀이 있습니다"와 같은 멘트로 응답합니다.

아직까지는 응답 시간이 좀 걸리는 것 같지만 매우 자연스럽게 대화를 이어갑니다. 언어는 영어로만 지원되기 때문에 영어로 질문해야 하지만, 중국어로 질문해도 말이 바닥에 떨어지지 않고 참여해주셔서 감사하다는 말을 건네는 것이 매우 친절합니다.

긴 텍스트에 대한 NotebookLM의 지원은 놀랍고 전쟁과 평화와 같은 긴 섹션도 업로드할 수 있습니다. 생성된 오디오를 보면 분석을 위해 일부 챕터만 발췌해야 한다는 것을 알 수 있지만 총 길이는 11분에 불과합니다.

책 한 권을 다 읽으려면 몇 시간이 걸릴 수도 있습니다.

전쟁과 평화는 중국어로 테스트되었고 반환 된 오디오 개요는 영어로되어 있었지만 처음에 두 '호스트'는 그것이 중국어 번역임을 지적하고 다음과 같이 말했습니다.다양한 언어를 통해 스토리에 대한 다양한 관점을 제공할 수 있습니다.-사실입니다!

정확히 어떤 챕터를 분석에 사용했느냐는 질문에 상대방은 몇 가지 주요 에피소드를 선택했다고 말하며 다소 모호한 태도를 보였습니다. 오디오 역시 스토리 라인이 아닌 등장인물의 순서에 따라 분석했습니다.

그러나 오디오 개요를 생성하기 전에 아래의 사용자 지정을 클릭하고 요구 사항을 입력하면 분석을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 소설을 업로드한 후 스토리 전개 줄거리에 초점을 맞추도록 요청했더니 이후 생성되는 오디오가 스토리 줄거리의 정확한 순서대로 생성되었습니다.

질문 세션에서 음성 인식에 몇 가지 문제가 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 다음 질문에서 원래 질문은 소설 '소설'의 등장인물이 어떻게 묘사되었는지였는데, 고귀한 '노벨'의 등장인물이 어떻게 묘사되었는지를 묻는 질문으로 인식되었습니다.

저에게도 확인이 없었는데, 이는 대형 모델의 일반적인 스타일인 울타리의 반대편에서 심각하게 달리는 것을 계속하는 실수였습니다. 이해가 잘못되었다는 것은 분명했지만 토론은 진지하고 정곡을 찌르는 방향으로 계속되었습니다.

또 다른 문제는 상호작용의 디자인입니다. 각 프로젝트에 두 개 이상의 자료를 보관할 수 있어 서로 다른 자료를 결합해 노트를 만들 수 있다는 좋은 의도를 가지고 있는 NotebookLM입니다. 하지만 인터페이스 디자인이 충분히 명확하지 않아서 "모든 항목으로 돌아가기"와 같은 범례라도 있으면 훨씬 더 좋을 것 같습니다.

제대로 작동하지 않는 또 다른 상호 작용은 대화 형 모드로 들어간 후오디오에는 진행률 표시줄이 없습니다.첫째, 현재 프로그램이 어디에 있는지 알기 어렵고, 둘째, 질문이 끝난 후에는 되감아 다시 들을 수 없으며 질문 자체가 오디오 파일에 포함되어 있지 않습니다. 아직 베타 버전이라는 점만 말씀드릴 수 있으며, 추후 업그레이드를 기대하고 있습니다.

지금까지는 긴 글이 가장 잘 작동하는 것 같습니다. 생성 시간이 더 친근하고 전체 텍스트를 읽을 수 있습니다. 예를 들어 '전쟁과 평화'와 같은 큰 책은 통과할 수는 있지만 세대 시간이 정말 오래 걸려서 한때는 막혔다고 생각했습니다.

그리고 모델들은 긴 기사를 먹어치울 뿐만 아니라 이러한 상호 작용을 가장 잘 활용할 수 있습니다.

장문의 기사 섹션에서는 AI 챗봇의 잠재적 문제에 대해 논의하는 주제로 2~3,000단어 분량의 기사를 작성했습니다. 전체 오디오는 22분 길이이지만 이미 몇 가지 질문이 포함되어 있습니다.

너무 짧으면 정보가 부족할 수 있고, 너무 길면 사람들이 조바심을 낼 수밖에 없으므로 20분 정도의 대화 시간이 더 적절할 수 있습니다.

이 상호작용의 자연스러움이 여전히 놀랍다고 말하지 않을 수 없습니다. 목소리뿐만 아니라 내용에서도 두 '앵커'는 질문을 매우 정확하고 포괄적으로 이해했습니다.

그러나 이러한 질문이 원래 기사에 있다는 사실에 대한 직접적인 답변은 없습니다. 원본 콘텐츠와 관련된 질문이라면 '이 글에서'라고 명시적으로 표현하면 더 명확하게 알 수 있을 것입니다.

그러나 그 뒤에 있는 모델의 강점을 보여주는 것은 원문을 넘어서는 플레이입니다. 한편으로는 모델이 질문을 이해할 수 있어야 하고, 두 번째로 원문에 의해 뒷받침되는지 여부를 판단하고, 그렇지 않은 경우 적절한 응답을 생성하여 음성으로 번역하고 자연스럽고 부드러운 음성 상호작용으로 포장할 수 있어야 합니다.

챗봇이 그렇게 모방되었다고 말하기는 어렵지만, 저는 이 두 앵커가 정말 강력하다고 생각합니다.

고통 없는 학습은 어떻게 이루어지나요?

라이자, NotebookLM 제품 매니저 Martin. 한 인터뷰에서 그녀는 지금 이 뜨거운 반응에 조금 놀랐다고 말했습니다. 처음에는 일반 대중을 위한 도구가 아니라 독서 애호가를 위한 도구였습니다.

여기에는 진정한 과학이 있습니다.

최근 의학 저널 Neuroimaging에 발표된 한 연구에 따르면 왜 이런 현상이 뜨거운지 설명할 수 있습니다:독서를 좋아하는 사람들은 소리에도 더 민감하게 반응합니다.

독서는 '보는 것', 즉 시각에 관한 것이어야 하지 않을까요?

네, 하지만 전부는 아닙니다. 읽기 능력은 뇌의 좌반구에 있는 측두엽의 앞부분과 관련이 있으며, 이 부분도 소리를 처리합니다. 말소리 처리에 대한 인식은 언어의 소리를 처음 배우고 단어와 음성을 짝짓는 어린 시절부터 시작됩니다.

1,000명 이상의 지원자를 대상으로 실험한 결과, 연구자들은 말하기와 읽기 능력이 좋을수록 좌반구의 뇌 회로 중 하나의 두께가 증가한다는 사실을 발견했습니다. 이 뇌 회로에는 청각 피질이 포함되어 있습니다.

즉, 청각 피질이 두꺼울수록 더 능숙한 읽기 능력과 관련이 있습니다. 이는 전적으로 타고난 것이 아니라 환경에 의해 끊임없이 변화하는 뇌의 특성입니다.독서 행위가 많을수록 뇌의 대뇌 피질 모양이 서서히 변화합니다.

물론 팟캐스트라는 형식의 재미있고 생동감 넘치는 특성은 소리와 텍스트라는 두 가지 양식을 결합하면서도 난해하지 않고 대중적이고 이해하기 쉽게 만든 중요한 이유입니다. 네티즌들은 텍스트 분석에 사용하는 것 외에도 이력서를 수정하고, 서로의 에세이를 평가하고, 그룹 과제에 대한 토론을 시뮬레이션하는 데 사용하는 등 NotebookLM의 놀라운 활용법을 개발해 왔습니다. 읽기는 이 과정에서 가장 사소한 부분일 뿐입니다. 하지만 이 단계에서는 여전히 개선의 여지가 많은데, 예를 들어 음성이 가끔 지연되고 생성 시간이 길며 가끔 로딩이 되지 않는 등 아직 개선할 여지가 많습니다. 모두의 기대에 부응하지 못하지 않기를 바라며 시급히 최적화하기를 바랍니다.