2024-12-20 [PL]: Jak wykorzystuję GenAI w pracy: NotebookLM

Generatywna AI z pewnością zmieni sposób, w jaki pracujemy. Obecnie jednak trudno przewidzieć, w jakim kierunku. Wdrażanie narzędzi GenAI na uniwersytetach jest bardzo skomplikowane z powodów, które mogłyby wypełnić całą książkę. Niemniej jednak, proces ten jest nieunikniony. Celem tego i przyszłych blogów jest podzielenie się sposobami, w jakie obecnie korzystam z wybranych narzędzi GenAI (stan na koniec 2024 roku). Być może ten opis pomoże innym osobom ze środowiska akademickiego wypróbować konkretne narzędzia. A może w przyszłości okaże się dla mnie pomocny jako refleksja nad tym „jak to wszystko wyglądało na początku transformacji GenAI”.

Dziś chciałbym napisać o narzędziu, z którego korzystam od niedawna, ale którego możliwości mnie zachwyciły: NotebookLM.

Czym jest NotebookLM?

NotebookLM https://www.notebooklm.com/ to narzędzie online umożliwiające interaktywną eksplorację jednego lub kilku dokumentów (artykułów, książek, raportów). W pewnym sensie przypomina Jupyter Notebooks, ale zamiast pisać kod, zadajemy pytania i polecenia w języku naturalnym, a odpowiedzi są kontekstualizowane w oparciu o kolekcję dokumentów wczytaną do notatnika.

Jak pracuje się z NotebookLM?

Pierwszym krokiem podczas pracy z NotebookLM jest wybór zestawu dokumentów, które będą stanowiły podstawę do zadawania pytań. W moim przypadku najczęściej są to pliki PDF, takie jak artykuły naukowe, dłuższe dokumenty prawne (np. regulacje dotyczące AI), prace dyplomowe, książki itp. Ważne jednak, aby były to dokumenty, które nie są objęte prawami autorskimi lub mają licencje pozwalające na ich publiczne udostępnianie (o czym więcej później).

Po wczytaniu dokumentów, pierwszą funkcją, z której zwykle korzystam, jest możliwość generowania audio podsumowań w formie podcastu „deepdive”. To kilkunastominutowy podcast przedstawiający rozmowę dwóch wirtualnych agentów na temat wczytanych dokumentów (obecnie tylko w języku angielskim). Przyznaję, że podcast jest bardzo dynamiczny. Początkowo przyciąga uwagę, choć na dłuższą metę może być nieco męczący. Niemniej jednak pozwala w kilka minut uzyskać ogólny ogląd dokumentów w formie audio, co eliminuje konieczność wpatrywania się w ekran komputera. Dzięki temu można słuchać takich podsumowań podczas ćwiczeń, jazdy na rowerze, prasowania itp.

Praca z NotebookLM polega głównie na zadawaniu serii pytań dotyczących załadowanych dokumentów. Jeżeli brakuje nam pomysłów, NotebookLM automatycznie generuje przykładowe pytania, wspomaga proces eksploracji i sugeruje podsumowania dokumentów. Szczególnie przydatne jest to, że odpowiedzi zwykle zawierają odniesienia do źródłowych dokumentów. Dzięki temu, jeśli chcesz zweryfikować, skąd pochodzi dana odpowiedź, możesz kliknąć odpowiedni link i w panelu obok pojawi się odpowiedni matertiał źródłowy. Warto zauważyć, że NotebookLM doskonale radzi sobie z wyciąganiem tekstu z plików PDF, nawet tych o skomplikowanym układzie graficznym.

Bardzo przydatną funkcją NotebookLM jest możliwość grupowania i organizowania odpowiedzi w formie notatek. Proces eksploracji może być czasochłonny, ponieważ narzędzie nie zawsze dostarcza dokładnie tego, czego szukamy. Jednak gdy uzyskasz wartościową odpowiedź, możesz zapisać ją jako notatkę do przyszłego wykorzystania.

W moim przypadku interakcja z narzędziem czasami trwa zaledwie kilka minut, jeśli dany dokument nie zawiera tego, czego szukam. Innym razem może zająć kilka godzin, jeśli wokół analizowanych dokumentów pojawia się wiele interesujących tematów.

Do czego wykorzystuję NotebookLM?

Trzy najczęstsze zastosowania NotebookLM w moim przypadku to dopracowywanie własnych artykułów, tworzenie podcastów do artykułów oraz storytelling w dydaktyce.

Dopracowywanie własnych artykułów:

Jednym z wyzwań podczas pisania artykułów jest fakt, że autor często ma wszystkie wnioski, argumenty za i przeciw, uzasadnienia i motywacje jasno ułożone w głowie. Jednak przelanie tych myśli na papier nie zawsze gwarantuje, że wszystkie te elementy zostaną skutecznie uchwycone. Autorzy mają też naturalną tendencję do pomijania słabych punktów i luk w narracji, przekonani, że proponowana metoda czy wyniki obronią się same.

W takich sytuacjach niezwykle pomocne jest poproszenie kolegi/koleżanki o przeczytanie i skomentowanie artykułu/rozdziału/bloga. Ta zewnętrzna perspektywa na kompletność argumentacji jest nieoceniona. Ale ile razy dziennie można prosić o taką pomoc?

Z NotebookLM możesz to robić tak często, jak chcesz. Dobrym początkiem rozmowy o artykule jest pytanie „Jakie pytania mógłby mieć recenzent?”. Często korzystam z funkcji generowania podsumowań, aby upewnić się, że kluczowe punkty, które chciałem podkreślić w swojej pracy, są faktycznie zauważalne nawet dla asystenta opartego na AI.

Podcasty do własnych artykułów:

Niektórzy wolą czytać artykuły, inni lubią ich słuchać. Ja jestem uzależniony od mówionych historii, uwielbiam audiobooki i podcasty. Ta forma wstępnej eksploracji artykułów naukowych wydaje mi się znacznie bardziej naturalna. Dlatego bardzo doceniam możliwość automatycznego generowania krótkich audio podsumowań przesłanych artykułów za pomocą NotebookLM.

Te audio podsumowania nie zawsze wychodzą idealnie, ponieważ NotebookLM czasem ma problem z wymową specjalistycznych terminów. Na szczęście proces generowania podsumowań można parametryzować, określając, jak pewne terminy mają być wymawiane i jakie tematy powinny być omówione, na co zrwócić uwagę a na co nie.

Na przykład podcast wygenerowany na podstawie artykułu Position: Explain to Question not to Justify jest dostępny na stronie https://przemyslawbiecek.podbean.com. Zapraszam.

Storytelling w dydaktyce:

Jako nauczyciel akademicki często omawiam artykuły lub dłuższe formalne dokumenty, takie jak „Ethics Guidelines for Trustworthy AI”, ze swoimi studentami. Oczywiście można przejść przez takie materiały punkt po punkcie, ale takie podejście bywa dość nudne. Struktura liniowa jest często trudniejsza do zapamiętania i nie oferuje dużo więcej niż samo przeczytanie dokumentu na własną rękę.

Okazuje się, że NotebookLM to doskonałe narzędzie do burzy mózgów nad tym, jak zaprezentować określone tematy. Wyszukiwanie analogii, generowanie przykładów, znajdowanie kontrprzykładów czy eksplorowanie możliwych zastosowań—to wszystko są obszary, w których narzędzia oparte na LLM sprawdzają się znakomicie. W większości przypadków 30–70% wygenerowanych sugestii może być nieistotnych, ale posiadanie 10 przykładów, z których 5 jest trafnych, znacznie ułatwia wybór 3 najlepszych niż wymyślanie ich całkowicie od zera.

Czego nie robię z NotebookLM?

Oczywiście są obszary, w których nie tylko nie używam NotebookLM, ale wręcz zdecydowanie to odradzam, jak recenzowanie prac naukowych czy praca z wrażliwymi dokumentami.

Recenzowanie prac naukowych.

Zwykle recenzowane artykuły nie są publicznie dostępne, więc przesyłanie ich do innych narzędzi online mogłoby naruszyć licencję, na podstawie której mamy do nich dostęp. Nawet jeśli recenzowany artykuł jest dostępny jako preprint na arXiv, nadal nie ufam LLM-om wystarczająco, aby przeprowadzać głęboką analizę mocnych i słabych stron artykułu.

Wrażliwe dokumenty.

W przypadku dokumentów tajnych lub wrażliwych działa prosta zasada: Nie przesyłaj ich do narzędzi, które nie gwarantują 1000% bezpieczeństwa, że informacje z tych dokumentów nie zostaną ujawnione. Kropka.

A jak Ty korzystasz z NotebookLM?

Podziel się swoimi doświadczeniami w komentarzach.