Zwei Monate lang haben KI-Interessierte auf die Testphase von Googles “Project Tailwind” gewartet – einer App zur KI-gestützten Organisation von Notizen. Nun ist es soweit, allerdings heißt das Modell jetzt “NotebookLM”. In den USA kann man sich bereits auf die Warteliste setzen lassen, um damit herumzuprobieren. Ein erster Blick auf die angekündigten Features verspricht einiges – lässt aber auch Fragen offen.
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NotebookLM “groundet” Notizen
Schon lange ist das Google Lab berühmt-berüchtigt für seine Experimente. Besonders wenn es mal wieder um ein ChatGPT-ähnliches Sprachmodell geht, dürfte es spannend werden. Das ist mit NotebookLM, Googles inzwischen schon dritter Notebook-App, jetzt auch der Fall. Language Models (LM) stellen derzeit den aktuellsten Stand der Technik in Sachen automatisierte Sprachverarbeitung dar. Durch ein umfangreiches Pre-Training mit großen Textmengen und ein anschließendes Fine-Tuning können diese Modelle vielseitige Aufgaben wie Analyse, Zusammenfassung, Strukturierung und Erstellen von Text erledigen. Dieses Potenzial möchte Google in Verbindung mit persönlichen Dokumenten der Nutzer zu neuer Entfaltung bringen.
Der große Unterschied zu typischen Modellen ist, dass NotebookLM den Inhalt von hochgeladenem Content höher priorisiert als die Trainingsdaten. Im KI-Jargon spricht man in diesem Zusammenhang von “Grounding”. Google pocht dabei auf die Wichtigkeit der zuletzt analysierten Quelle, die schließlich der Feder des Anwenders entsprungen ist. Dadurch soll das Risiko sogenannter Halluzinationen der KI verringert werden. Auf Anfrage könne auch auf breiteres Wissen zugegriffen werden, wobei NotebookLM die entsprechenden Quellen labelt und Antworten mit Zitaten versieht. Das dürfte für Gesprächsstoff in der Diskussion um die Verlässlichkeit KI-generierter Inhalte sorgen.
Künstliche Intelligenz in personalisiert
Durch das Grounding soll prinzipiell eine individuellere Nutzung mithilfe von personalisierter KI erreicht werden. Als Input halten die Google Docs Accounts der Nutzer her, andere Formate sollen folgen. Aus dem Zusammenspiel der Dokumente mit KI werden insbesondere folgende Aufgaben abbildbar:
- Fragen beantworten: Dazu ist eigentlich auch jeder herkömmliche Text-Bot in der Lage. Die Besonderheit hier wäre – wie für Google immer besonders wichtig – die Personalisierung. So könnte ein Student beispielsweise Fragen zu einem hochgeladenen Paper stellen und Unterstützung beim Verständnis erhalten.
- Zusammenfassungen erstellen: Das wird wohl einfach ungefragt geschehen, wenn ein Google Doc die KI-App betritt. Hinzu können Schlüsselfragen sowie verschiedene Labels zur Strukturierung von Dokumenten und enthaltenen Informationen kommen.
- Neue Ideen generieren: Je besser eine personalisierte KI ihren Nutzer kennt, desto eher müsste sie ja auch lernen zu denken wie er – so zumindest die Logik von Google. Aus hochgeladenen Informationen könnte man sich also personalisierte Skripte und neuen Content erstellen lassen.
KI-Notebook bleibt vorerst Experiment
Insgesamt ist die Ankündigung von Google zunächst relativ vage. Weitreichende Aufmerksamkeit gibt es für die News aber natürlich dennoch. Das dürfte den Verantwortlichen auch sehr wohl bewusst sein. Zudem betonen sie konstant den experimentellen Status von NotebookLM, das zunächst nur einer “kleinen Gruppe von US-Nutzern” zugänglich gemacht wird. Zu dieser möchte Google regelmäßigen Kontakt halten, um Schwächen und Entwicklungsmöglichkeiten des Tools zu sondieren. Was mit NotebookLM am Ende also wirklich anzufangen sein wird, muss der Tech-Riese zunächst noch selbst herausfinden.
“We’ll be talking to people and communities often to learn about what’s working well and where the gaps are, with the intent of making NotebookLM a truly useful product.”
Google Labs
B2B-Alternative für automatisiertes Dokumentenmanagement
Erkenntnisgewinn aus individuellen Dokumenten mag für den persönlichen Gebrauch zwar News sein, ist in der Wirtschaft aber längst gängige Praxis. So lassen sich beispielsweise mit der Document AI von Konfuzio heterogene und unstrukturierte Dateien automatisiert auslesen, um die extrahierten Informationen systematisch zu nutzen. Der Input ist dabei eben nicht nur auf Google Docs beschränkt, sondern kann in unzähligen Formaten und sogar in optischer Handschrift vorliegen. Statt sich also mit ausuferndem Papierkram aufzuhalten, reduzieren Unternehmen bereits heute ihren Verwaltungsaufwand und nutzen Kapazitäten und Erkenntnisse für nachhaltigen Geschäftserfolg.
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