Vor einigen Tagen schickte Joachim Niemeier mir eine Audiodatei, die er basierend auf seinem zusammenfassenden Blogpost zu meinem Impulsvortrag in der CLC Lunch&Learn-Reihe über die neuen Future Skills erstellt hat.

Er nutzte dafür die neue Radio-Feature-Funktion von Googles NotebookLM – und das Ergebnis ist beeindruckend. Nicht nur werden die Inhalte verständlich aufbereitet, sondern auch die Art der Präsentation ist bemerkenswert. Man kann sich förmlich eine typische US-amerikanische Nachrichtensendung vorstellen, in der eine Frau und ein Mann an einem News-Tresen sitzen und sich unterhalten.

Hier erst einmal das Radio-Feature und dann etwas zu dem wirklich interessanten Background, wie es zu NotebookLM kam. Damit man sich die Untertitel bei Bedarf auch automatisiert in deutscher Sprache anschauen kann, habe ich die Audiodatei in ein Videoformat überführt, auf YouTube eingestellt und mit den englischen Untertiteln versehen.

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Video-Link: https://youtu.be/TJMgXxHFgFA?si=fDujkmCHkg3RjuON

Hier wird erklärt, wie man die Untertitel sich automatisch übersetzen lassen kann.

Etwas Hintergrund zu NotebookLM

Disclaimer: Ich habe Perplexity.AI mit einigen Hintergrundinfos dazu gefüttert und mir diesen Text generieren lassen. Mein Aha-Erlebnis hatte ich dazu auf X.com – und musste es gleich hier zusammentragen, weil es m.E. wichtig ist.

Dürfen wir vorstellen: Steven Johnson

Steven Johnson ist ein renommierter Autor und Innovationsexperte, der 13 Bücher über Technologie, Wissenschaft und Innovation geschrieben hat. Er beschäftigt sich seit Jahrzehnten mit der Frage, wie Technologie das Denken und Schreiben verbessern kann.

Im Jahr 2022 begann Johnson eine Zusammenarbeit mit Google an einem neuen KI-basierten „Tool for Thought“, das später als NotebookLM bekannt wurde. Johnson wurde aufgrund seiner langjährigen Expertise im Bereich digitaler Werkzeuge für Denk- und Schreibprozesse als Berater und Mitentwickler hinzugezogen.

Seine Hauptaufgabe bestand darin, die Entwicklung von NotebookLM aus der Perspektive eines erfahrenen Autors und Forschers zu begleiten. Johnson brachte dabei seine Ideen ein, wie KI den Schreib- und Rechercheprozess unterstützen kann, basierend auf seinen jahrzehntelangen Erfahrungen mit digitalen Notiz- und Recherchewerkzeugen.

Diese Zusammenarbeit führte zur Entwicklung von NotebookLM, einem KI-gestützten Notizbuch- und Forschungstool, das darauf abzielt, den Prozess des Sammelns, Organisierens und Synthetisierens von Informationen zu revolutionieren. Das Tool kombiniert die Stärken von Large Language Models mit den eigenen Inhalten und Notizen der NutzerInnen.

Johnsons Rolle war es, die Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit aus Sicht eines professionellen Autors zu optimieren und sicherzustellen, dass NotebookLM den Bedürfnissen von ForscherInnen und SchriftstellerInnen gerecht wird.

Wer mehr erfahren will, dem sei dieses Video empfohlen:

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Video-Link: https://www.youtube.com/watch?v=FupwoRhK_Mk

NotebookLM: KI-gestütztes Lernen und Forschen neu gedacht

Die Technologie hinter NotebookLM

NotebookLM ist Googles neues KI-gestütztes Notizbuch- und Forschungstool, das auf Large Language Models (LLMs) basiert. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von KI mit den eigenen Inhalten und Notizen der Nutzer. Einige Kernfunktionen sind:

Quellenbezug: NotebookLM kann auf hochgeladene Quellen wie PDFs oder Google Docs zugreifen und diese in Antworten einbeziehen.
Intelligente Zitierung: Das Tool legt großen Wert auf korrekte Quellenangaben und ermöglicht es, direkt zu zitierten Stellen zu springen.
Kontextbezogene Interaktion NutzerInnen können die KI auf bestimmte Textpassagen oder Notizen fokussieren.
Nahtlose Integration: Verschiedene Funktionen sind in einer Oberfläche vereint, um den kognitiven Aufwand zu reduzieren.

Der Lernprozess mit NotebookLM

NotebookLM revolutioniert den Lern- und Forschungsprozess auf mehreren Ebenen:

1. Von Information zu Einsicht

Das Tool hilft dabei, rohe Daten in nutzbare Einsichten umzuwandeln. Es kann schnell Zusammenfassungen und Briefings erstellen, was den Übergang von reiner Information zu verwertbarem Wissen beschleunigt.

2. Verbindungen herstellen

NotebookLM kann unerwartete Verbindungen zwischen Ideen aufzeigen. Es analysiert die Quellen und Notizen des Nutzers und schlägt relevante Verknüpfungen vor, die möglicherweise übersehen wurden.

3. Aktives Lernen durch Fragen

Das Tool ermutigt zu einem fragenden Ansatz beim Lernen. NutzerInnen können komplexe Fragen zu ihren Quellen stellen und erhalten detaillierte, kontextbezogene Antworten.

4. Strukturiertes Denken

NotebookLM unterstützt bei der Organisation von Ideen. Es kann Notizen kategorisieren, Themen identifizieren und bei der Erstellung von Gliederungen helfen.

Praktische Anwendung

Um NotebookLM effektiv zu nutzen, empfiehlt Steven Johnson folgende Schritte:

Sammeln Sie wichtige Zitate aus Ihren Quellen in Google Docs.
Importieren Sie diese Docs als Quellen in NotebookLM.
Nutzen Sie die KI, um Fragen zu Ihren Quellen zu stellen und neue Verbindungen zu entdecken.
Verwenden Sie die „Suggest related ideas“-Funktion, um auf Basis Ihrer Notizen neue Ideen zu generieren.

Fazit

NotebookLM repräsentiert einen Paradigmenwechsel im Lernen und Forschen. Es kombiniert die Stärken menschlicher Kreativität mit der Analysefähigkeit künstlicher Intelligenz. Während es den Forschungsprozess beschleunigt und vertieft, bleibt die kritische Bewertung und kreative Synthese der Informationen weiterhin Aufgabe des menschlichen Nutzers.

Durch die Integration von KI in den Lernprozess eröffnet NotebookLM neue Möglichkeiten, Wissen zu erschließen und zu verarbeiten. Es unterstützt Lernende dabei, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig tiefere Einsichten zu gewinnen.

Oder wie Eric Brynjolfsson es zusammenfasst: