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Steven Johnson ha escrito 13 libros sobre temas que van desde un brote de c\u00f3lera en Londres hasta el valor de los videojuegos. Ha sido presentador de televisi\u00f3n y presentador de podcasts. Es un orador principal que no tiene por qu\u00e9 llamarse as\u00ed en su perfil de LinkedIn. Y desde hace m\u00e1s de un a\u00f1o, ha sido empleado de tiempo completo de Google, un estatus que queda claro cuando me identifica en las oficinas del gigante de las b\u00fasquedas en Chelsea en Nueva York para mostrarme lo que su equipo ha estado creando.<\/p>\n
Se llama NotebookLM y la forma m\u00e1s sencilla de verlo es como un colaborador de IA con acceso a todos sus materiales que se sienta en su hombro metaf\u00f3rico para guiarlo a trav\u00e9s de su proyecto. NotebookLM se lanz\u00f3 para un grupo selecto a principios de este a\u00f1o, pero ahora est\u00e1 disponible para todos como un \u00abexperimento\u00bb: esa es la forma de bajo riesgo que tiene Google de ver c\u00f3mo se comporta la aplicaci\u00f3n y c\u00f3mo nos comportamos nosotros con ella.<\/p>\n
Johnson lleg\u00f3 a Google a trav\u00e9s de una obsesi\u00f3n de toda la vida con el software como \u201cun socio de pensamiento din\u00e1mico\u201d, una herramienta para acelerar y mejorar el proceso creativo. Cuando estaba en la universidad se obsesion\u00f3 con HyperCard, el software de Apple que fragmentaba el conocimiento en fragmentos y permit\u00eda navegar por un espacio de informaci\u00f3n a trav\u00e9s de enlaces. Anticip\u00f3 la navegaci\u00f3n web antes de que existiera la web. \u00abLuch\u00e9 mucho para convertir HyperCard en la herramienta de mis sue\u00f1os, pero a\u00fan no estaba lista\u00bb, dice. Con el tiempo se convirti\u00f3 en un entusiasta de Scrivener, una combinaci\u00f3n de procesador de textos y organizador de proyectos popular entre los autores de libros. (Yo tambi\u00e9n soy fan).<\/p>\n
Cuando Johnson tuvo acceso al generador de texto GPT-3 de OpenAI en 2021, reconoci\u00f3 que la IA podr\u00eda mejorar una nueva generaci\u00f3n de herramientas de pensamiento. Oh espera,<\/em> se dijo a s\u00ed mismo, Esto que siempre ha estado en mi mente ahora ser\u00e1 posible.<\/em>. De repente, escenarios impensables incluso un a\u00f1o antes estaban sobre la mesa. Johnson a\u00fan no sab\u00eda que Google no s\u00f3lo ten\u00eda modelos de lenguajes grandes similares, sino que ya estaba trabajando en un proyecto muy en l\u00ednea con su pensamiento. En mayo de 2022, un peque\u00f1o equipo de la divisi\u00f3n experimental de Google Labs envi\u00f3 un correo electr\u00f3nico a Johnson. Organizaron una reuni\u00f3n a trav\u00e9s de Starline, un proyecto de Google Labs que permite reuniones en persona inquietantemente \u00edntimas. \u201cB\u00e1sicamente tuve una conversaci\u00f3n con un holograma que me dijo: ‘\u00bfSabes, esto que has estado persiguiendo toda tu vida? Finalmente podemos construirlo’\u201d, dice Johnson. Se convirti\u00f3 en asesor a tiempo parcial del peque\u00f1o equipo, al principio compartiendo el flujo de trabajo de un escritor profesional. \u00abAqu\u00ed hay cuatro o cinco ingenieros, aqu\u00ed hay un autor real, observ\u00e9moslo\u00bb, as\u00ed resume el proceso el director de Google Labs, Josh Woodward. Finalmente, Johnson se involucr\u00f3 en el desarrollo del producto y se dej\u00f3 llevar hasta el punto de aceptar un trabajo de tiempo completo. Su t\u00edtulo en Google Labs es el de director editorial.<\/p>\n NotebookLM, originalmente llamado Project Tailwind, comienza creando un conjunto de datos de su material fuente, que arrastra a la herramienta desde Google Docs o el portapapeles. Una vez que la aplicaci\u00f3n lo haya digerido todo, podr\u00e1 hacer preguntas a NotebookLM sobre su material, gracias a la tecnolog\u00eda de modelo de lenguaje grande de Google, en parte impulsada por su actualizaci\u00f3n Gemini reci\u00e9n lanzada. Las respuestas reflejan no s\u00f3lo lo que hay en su material fuente, sino tambi\u00e9n la comprensi\u00f3n general m\u00e1s amplia del mundo que tiene G\u00e9minis. Una caracter\u00edstica fundamental es que cada respuesta a sus consultas viene con un conjunto de citas que informan de d\u00f3nde proviene exactamente la informaci\u00f3n, para que los usuarios puedan verificar la precisi\u00f3n de su resultado.<\/p>\n Google no es la \u00fanica empresa que imagina productos que permitan a las personas crear conjuntos de datos personalizados para explorar con los LLM. En el d\u00eda del desarrollador de OpenAI el mes pasado, la compa\u00f1\u00eda present\u00f3 mini-GPT personalizados que se pueden ajustar a una tarea espec\u00edfica. Woodward reconoce una \u00absimilitud fundamental\u00bb. Pero sostiene que NotebookLM se centra m\u00e1s en mejorar el flujo de trabajo y est\u00e1 dise\u00f1ado para proporcionar una precisi\u00f3n superior en sus resultados. Adem\u00e1s, dice que los productos OpenAI tienen m\u00e1s personalidad, mientras que NotebookLM est\u00e1 dise\u00f1ado para no tener tales pretensiones.<\/p>\n<\/div>\n