將筆電螢幕從桌上掀起，打開瀏覽器視窗，數十個分頁堆積如山，擺放許久懸而未決。試著從散亂的來源中尋覓資訊，努力將其組織拼湊，重新架構出一份結果。如果這是你的生活寫照，那麼，「不管你的職業是什麼，NotebookLM對你來說會是一個很棒的工具。」接受《遠見》專訪，Google實驗室編輯總監（Editorial Director）史提芬．強生（Steven Johnson）肯定地說道。但強生的背景相當特別，他是寫過多本暢銷書的作家，還曾獲得艾美獎。他如何靠文字編輯力在AI領域發光？
「如果你最近有留意，Google丟了一個叫做NotebookLM的黑科技。你可以把所有讀過的文章，甚至是影片都丟給它，它可以馬上翻成文字之後摘要。」偌大的演講台上，Google台灣前董事總經理簡立峰如此簡介NotebookLM的用途。
他口中的NotebookLM，是Google實驗室內部孵化的新銳產品，也像組織內的微型創業。
這款主打AI輔助的筆記軟體，由Google的基礎模型Gemini驅動，設計宗旨是幫助使用者閱讀並理解資訊。向NotebookLM提供不同來源資訊，例如YouTube演講和Google文件以後，它會細嚼慢嚥後重組，應使用者要求，生成簡報文件（briefing docs）、常見問答（FAQ）等內容，試圖替知識工作者消除面對未知時的知識門檻。
去年（2023）5月Google I/O大會上，Google實驗室推出帶有以「助力」為命名寓意的人工智慧筆記服務「Project Tailwind」，它能夠整合雲端硬碟中的課本與講義，產出延伸的小測驗、學習指南或者課堂摘要，幫助學生學習，這便是NotebookLM的前身。
開發NotebookLM的小團隊初期只有3人，去年7月正式問世之際，除了強生之外，就只有3位工程師、一位設計師和一位產品經理。
今年9月，NotebookLM推出音訊概覽（audio overview）功能，只要上傳內容，NotebookLM便可以生成雙人對談的音訊，就此引爆寫作者和podcast製作人社群。
強生稱這款實驗之作的用途為「理解事物」。聽來詞不達意，甚至可說空泛，然而，對愛好者來說卻無比真實。
NotebookLM用途》能當領域專家，也是最懂你的人
學生放上教材，能夠得到精美的學習指南；高階主管趕在開會前提供會議資料，就能收穫一份會前簡報文件。就像大廚烹煮食材，NotebookLM處理使用者上傳的文件後，衍生出的諸多功能，是其產品核心。
宜蘭縣中山國小教師林穎俊將NotebookLM描述為「刺針」。他認為上傳資料、與AI工具對話，能夠協助自己「窺探」內容是否足夠切身；交談之中，可以向下深挖，也能橫向尋找脈絡，有機會探索出更多可能。
強生解釋，若是提供特定領域素材，NotebookLM便能成為領域專家；倘若交出自己的日記，NotebookLM就可以掌握你過去5年間思考的事情。
在他眼中，使用ChatGPT、Claude等對話式AI服務，與大模型來一場開放問答，絕對能夠收穫滿滿，「但更令人驚艷的是，那些能夠依據提供資料進行參考的語言模型，」當手上握有大量文件，想要理解特定領域的專業知識時，著重現實連結（grounding，或稱接地），藉此避免幻覺的NotebookLM，有著更好的發揮。
「其他許多產品只是聊天界面，後來才是使用者『上傳文件』，但我們打從開始，就圍繞文件設計這個平台。」例如，NotebookLM提供嵌入式的引用，這項強生稱為「對話式超文本」（conversational hypertext）的功能，讓使用者能夠在需要時回溯資料來源，又不會中斷自己的思路。
對非虛構類型的創作者來說，確保內容並非憑空捏造非常重要，「讀者不會願意付費看有很多錯誤的東西。」科技電子報《VK科技閱讀時間》作者VK（何晨瑋）表示，每期電子報內有超過20處需要事實查核（fact check），對話基於事實、能夠追本溯源的工具便帶來許多助益。
避免出錯以外，透過對話增進理解也是重點。何晨瑋習慣在寫作前會先精讀10至15篇訪談素材，過程中初步架構會自然浮現，寫作時再依照大綱填補血肉。不過，從概念落地成為文字，思緒可能仍有晦澀不明之處。因為NotebookLM已經掌握資訊，與其交談和提問，能夠幫助自己釐清絞纏的線頭。
人們在NotebookLM上閱讀、寫作、儲存和處理文件，聽起來，筆記軟體老將Evernote、新星Notion也在做類似的事，都替人們整理、組織並且彙整資訊。NotebookLM哪裡不同？
「很多知識管理工具都提供大量的組織功能，你可以上傳資料、標記它們，還能在文件之間建立連結⋯⋯，但在有AI模型的時代，你不需要花太多時間在這些組織上。」自己使用筆記軟體超過20年，強生認為，人們已經可以省下整理筆記的時間，將所有內容丟給AI。因為自然語言處理的進展，讓資訊產品從搜尋轉進到問答時代，想要建立起筆記軟體愛好者理想中的第二大腦，變得更加容易。
事實上，強生曾多次建議，人們不妨開闢一本記錄所有事物的筆記（everything notebook），將平常愛看的書籍、工作會用到的重要文件、頓悟時刻記下的潦草隨筆，全都上傳到NotebookLM，便能夠擁有一位專屬的個人幫手。
NotebookLM願景》混搭重塑資訊，讓使用者自由
雖然定位清晰、功能不俗，但去年發表以來，NotebookLM還像是文青愛不釋手的小眾讀物，頗受好評之餘，未能在市場上掀起大浪，直到今年年中，才開始出現水花。
就在5月的Google I/O大會上，Google實驗室副總伍德沃德（Josh Woodward）在眾人面前打開NotebookLM，他已預先上傳幾份物理學課程講義，因此NotebookLM已經做好準備好，提供測驗、問答等輔助教材，幫助他的兒子吉米學習。
伍德沃德說，這些內容很有效，「但吉米用聽的方式學習，效果會更好。」話剛說完，消化完講義的NotebookLM，產出一份以力學為主題的對談音訊。伍德沃德描述，當吉米見證這個功能的時候，眼睛睜得很大、很大。
這個9月問世的功能叫做音訊概覽，上市後大獲好評。除了輔助學習以外，使用者找到更多應用場景，不擅言詞的文字創作者找到內容的新出口，聲音經濟的創作者們，也找到新方法改變工作流程。
「你可以把所有東西都變成podcast，」OpenAI共同創辦人卡帕席（Andrej Karpathy）如此評論。他的說法毫不誇張，因為卡帕席就以GPT-2模型的原始程式碼為素材，利用音訊概覽功能，得到一段討論GPT-2架構的生動對談。
從文字轉戰聲音，看似偏離專注解析文件的發展路線，但是在NotebookLM團隊眼中，其實不脫輔助用戶理解事物的初衷。Google實驗室負責NotebookLM的的產品經理馬丁（Raiza Martin）就說，研發這款產品的願景始終是透過AI介面，以多樣化的格式，讓使用者能夠自由混搭、重塑任何形式的資訊。音訊，也是其中之一。
有趣的是，為了讓生成的聲音更加自然，NotebookLM會刻意加入停頓、重複和「嗯」與「啊」，藉此貼近真人說話的習慣。強生表示，音訊開發團隊在初期便意識到，應該在聲音中加入雜訊，因為人們渴求的，絕不是語法完美的機器人。「這些細微的不完美，反而成為至關重要的一部分，讓對話聽起來更加真實且自然。」
對照之下，NotebookLM的文字風格顯得更為正式，消去了交談時留下的冗贅痕跡。強生分享，未來的開發重點將是帶給使用者更多客製化，例如在音訊和文字中，提供風格選項任君挑選。
NotebookLM團隊》筆記加寫作，產品需要編輯
攤開過往經歷，他被《紐約時報》稱為「卓越的故事講述者與深刻思想家」，主持電視節目拿下艾美獎、負責的Podcast也攻占過排行榜首位；他還是14本書籍的作者，平時定期為媒體撰稿。
在AI產品的小組織裡，既不是設計師、也不用寫程式的強生，掛著編輯總監頭銜，和產品經理馬丁緊密合作。
馬丁除了與強生討論產品發展方向以外，也把強生當成產品本身就近觀察。她會睜大雙眼，檢視這位擅長文字的創作者，怎麼在日常中消化海量資訊，再把觀察到的工作流程和心法，轉化爲產品功能。
當然，強生本人也時常貢獻編輯角度出發（editorial）的想法，例如NotebookLM時常以列點方式總結內容，並且替關鍵句加上粗體以便閱讀，這便是編輯常見的考量。
強生表示，模型已經擅長處理事實性問題，但是從新聞角度來看，會更為關注回覆品質，「準確性很重要，⋯⋯但說到有品質的回覆，應該是很有趣、親切、讓人感覺像在跟真人互動？還是體現在冷靜陳述事實，不會假裝是你的朋友？」
回覆時應該採取的語氣、生成內容的理想長度，其實是價值判斷，而非對或錯的事實性問題。思考這些大哉問，便是強生的職責所在。
回顧互動式AI產品的崛起，ChatGPT以對話為介面，改變人機互動的標準，掀起滔天關注；NotebookLM則致力於將先進的AI能力，轉化為能夠為人所用的功能，讓大語言模型不只是通過律師考試、奧林匹亞競賽，但總有些距離的資優生。
為了貼近使用者需求，NotebookLM團隊也在Google內部做了許多研究。
上傳文件後顯示的預設選項，例如簡報文件、常見問題、時間軸等，被團隊稱為指南（guides），大部分出自使用者研究的回饋。強生表示，Google本身聚集出色的知識工作者，是測試產品的好地方。
他透露，簡報文件其實是Google高階主管許願後設計的功能，「（主管們）上傳會議相關資料後生成簡報文件，他們希望幫助自己了解，開會前需要先知道什麼。」
另外，廣受好評的「建議問題」，也就是對話框上方浮現出的提問，想法來自學生，原先並沒有這個功能，因為設想有需求的人發想問題，自行提問，直到去年夏天，邀來學生測試，收到「我不知道要問什麼」的回饋，讓強生大感慚愧，因為對記者出身的他來說，提問是最基本的技能。
現在，NotebookLM固定在使用者上傳資料後，生成三個相關問題。隨著對話演進，也會根據使用者發問補充相應的後續建議提問，「他們能夠從一開始，就透過點擊建議問題進行探索，體驗如何提問等互動。」強生解釋。
提問、生成小考、轉成聲音，NotebookLM多樣化的媒介與方式，讓簡立峰感歎它將改變人們的學習方式，「問出好問題」也變得至關重要。「那我們的教育是什麼？問大家『有沒有問題』，大家接著回答『沒有問題』，這樣就有大問題了！根本的教育需要跟著改變。」
NotebookLM展望》團隊速度快，不害怕競爭
對開發團隊來說，根據提供內容產生回覆的grounding，是產品不可撼動的根基。不過，從使用端來看，總是追求更多彈性。
當被問到要如何控制回覆基於事實，又要保持內容的自由時，強生表示，團隊傾注大量心力取得平衡，「這是一種精妙的技藝，需要在遵循依據的同時留下創意空間。」
就未來發展方向來說，重點將會放在帶給人們更多形式上和使用上的自由，例如開放更多音訊和文字上的回覆風格、擴張到更多語言，並且讓使用者自行定義預設對話與提問。讓NotebookLM更接近傳統筆記軟體，改進寫作視窗、方便編輯，也是確定會看到的升級。
雖然NotebookLM的知名度漸增，但後進者從不會停下腳步。除了其他AI工具在產品中補上grounding功能以外，Meta更直接推出開源的NotebookLlama，完全複製NotebookLM的音訊概覽功能。
不過，強生笑著說，儘管自家孩子每天都在使用Claude，但他個人幾乎從不使用主流的AI對話服務，因為開發路線圖上的新功能堆積如山，他也想把時間花在理解人們怎麼使用自家產品，無暇關注競爭對手的動向。
對強生來說，NotebookLM就像在Google實驗室內部創業，小團隊緊密溝通，以飛速實驗、迭代產品；今年第四季更往商業化道路邁開大步，全球已經有8萬間組織使用NotebookLM，走進企業工作場景。但他也坦然表示，若真的在Google以外創業，「我可能會更加擔心競爭。」
能夠存放50則文件、2500萬字，提出問題後收到精準回答，甚至在資料源頭和摘要之間穿梭，將時間倒退回20年、10年，恐怕難以想像這個畫面。「我常常開玩笑說，自己已經夢想這樣的軟體30年了。」能夠親眼見證幻想成真，甚至參與其中，強生的眼裡有說不出的滿足。
標榜AI支持的產品和服務如過江之鯽，但消逝的產品不知凡幾。
如同愛因斯坦所說，「任何人都能知道，但重點在於理解，」成長於Google土壤的NotebookLM，打從設計之初便有著鮮明邏輯。接下來，且看它能否持續從創作者視角出發，帶給使用者正中紅心的獨特價值。
