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Steven Johnson ha escrito 13 libros sobre temas que van desde el brote de cólera en Londres hasta el valor de los videojuegos. Fue presentador de televisión y presentador de podcasts. Es un orador principal que no necesita llamarse así en su perfil de LinkedIn. Y ha sido empleado de tiempo completo de Google durante más de un año, un estado que queda claro cuando me envía a las oficinas del gigante de las búsquedas en Chelsea en Nueva York para mostrarme lo que ha creado su equipo.
Se llama NotebookLM y la forma más sencilla de verlo es como un empleado de IA con acceso a todos sus materiales, sentado en su hombro metafórico y guiándolo a través de su proyecto. NotebookLM se presentó en una vista previa a un grupo selecto a principios de este año, pero ahora está disponible para todos como un «experimento»: esta es la forma de bajo riesgo de Google de ver cómo se comporta la aplicación y cómo nos comportamos nosotros con ella.
Johnson llegó a Google gracias a su pasión de toda la vida por el software como “socio de pensamiento dinámico”, una herramienta para acelerar y mejorar el proceso creativo. Mientras estaba en la universidad, se obsesionó con HyperCard, el software de Apple que dividía el conocimiento en bloques y permitía navegar por un espacio de información mediante enlaces. Esperaba la navegación web antes de que existiera la web. «Luché duro para hacer de HyperCard la herramienta de mis sueños, pero aún no estaba lista», dice. Finalmente se enamoró de Scrivener, una combinación de procesador de textos y organizador de proyectos popular entre los autores de libros. (Yo también soy fan).
Cuando Johnson obtuvo acceso al generador de texto GPT-3 de OpenAI en 2021, se dio cuenta de que la IA podría poner a la vanguardia una nueva generación de herramientas de pensamiento. Oh, espera un minuto, se dijo a sí mismo, Lo que siempre tuve en el fondo de mi mente ahora será posible. Escenarios que habrían sido impensables apenas un año antes estuvieron de repente sobre la mesa. Johnson no sabía que Google no sólo tenía modelos de lenguaje de tamaño similar, sino que ya estaba trabajando en un proyecto que era exactamente lo que él quería. En mayo de 2022, un pequeño equipo de la división experimental de Google Labs envió un frío correo electrónico a Johnson. Organizan una reunión a través de Starline, un proyecto de Google Labs que permite reuniones cara a cara increíblemente íntimas. «Básicamente tuve una conversación con un holograma que dijo: ‘¿Sabes, esa cosa que has estado persiguiendo toda tu vida?’ «Finalmente podemos construirlo», dijo Johnson. Se convirtió en consultor a tiempo parcial para el pequeño equipo, inicialmente compartiendo el flujo de trabajo de un escritor profesional. «Aquí hay cuatro o cinco ingenieros, aquí hay un autor real, veámoslo», dice el jefe de Google Labs, Josh Woodward, resumiendo el proceso. Con el tiempo, Johnson se involucró él mismo en el desarrollo del producto y quedó tan enganchado que aceptó un trabajo de tiempo completo. Su título en Google Labs es el de director editorial.
NotebookLM, originalmente llamado Project Tailwind, primero crea un conjunto de datos de su material fuente que arrastra a la herramienta desde Google Docs o el portapapeles. Una vez que la aplicación haya procesado todo, puede hacer preguntas a NotebookLM sobre su material gracias a la tecnología de modelo de lenguaje grande de Google, respaldada en parte por la actualización Gemini recién lanzada. Las respuestas reflejan no sólo el contenido de su material fuente, sino también la comprensión general más amplia del mundo que tiene Géminis. Una característica crucial es que cada respuesta a sus preguntas contiene una serie de citas que indican de dónde proviene exactamente la información, lo que permite a los usuarios verificar la exactitud del resultado.
Google no es la única empresa que imagina productos que permitan a las personas crear conjuntos de datos personalizados para explorar con los LLM. En el OpenAI Developer Day el mes pasado, la compañía presentó mini-GPT personalizados que se pueden ajustar a una tarea específica. Woodward reconoce una «similitud fundamental». Sin embargo, sostiene que NotebookLM está más centrado en mejorar el flujo de trabajo y apunta a lograr una precisión superior en sus resultados. También dice que los productos OpenAI tienen más personalidad, mientras que NotebookLM está diseñado para no tener tales pretensiones.
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