كتب ستيفن جونسون 13 كتابًا، تناولت موضوعات تتراوح بين تفشي وباء الكوليرا في لندن وقيمة ألعاب الفيديو. لقد كان مقدمًا تلفزيونيًا ومضيفًا للبودكاست. إنه متحدث رئيسي وليس من الضروري أن يطلق على نفسه هذا الاسم في ملفه الشخصي على LinkedIn. ومنذ أكثر من عام الآن، كان موظفًا بدوام كامل في Google، وهي حالة واضحة عندما دعاني إلى مكاتب تشيلسي التابعة لشركة البحث العملاقة في نيويورك ليريني ما كان فريقه يبتكره.
يطلق عليه اسم NotebookLM، وأسهل طريقة للتفكير فيه هي أن يكون متعاونًا مع الذكاء الاصطناعي مع إمكانية الوصول إلى جميع المواد الموجودة على كتفك المجازي لإرشادك خلال مشروعك. تم إطلاق NotebookLM بشكل مبدئي لمجموعة محددة في وقت سابق من هذا العام ولكنه متاح الآن للجميع باعتباره “تجربة” – وهي طريقة Google منخفضة المخاطر لمعرفة كيفية عمل التطبيق وكيف نتصرف معه.
وجد جونسون طريقه إلى Google عن طريق هوسه الدائم بالبرمجيات باعتبارها “شريكًا فكريًا ديناميكيًا”، وأداة لتسريع العملية الإبداعية وتعزيزها. عندما كان في الكلية أصبح مهووسًا بـ HyperCard، برنامج Apple الذي يقسم المعرفة إلى أجزاء ويسمح لك بالتنقل في مساحة المعلومات من خلال الروابط. لقد توقع التنقل عبر الويب قبل وجود الويب. ويقول: “لقد ناضلت بشدة لتحويل HyperCard إلى أداة الأحلام تلك، لكنها لم تكن جاهزة تمامًا”. أصبح في النهاية متحمسًا لـ Scrivener، وهو معالج نصوص مدمج ومنظم مشروع شائع لدى مؤلفي الكتب. (أنا معجب أيضًا.)
عندما تمكن جونسون من الوصول إلى منشئ النصوص GPT-3 الخاص بشركة OpenAI في عام 2021، أدرك أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يرفع مستوى جيل جديد من أدوات التفكير. اه انتظر، قال لنفسه، هذا الشيء الذي كان دائمًا في الجزء الخلفي من ذهني سيصبح الآن ممكنًا. فالسيناريوهات التي لم يكن من الممكن تصورها حتى قبل عام واحد أصبحت فجأة مطروحة على الطاولة. لم يكن جونسون يعلم حتى الآن أن جوجل لم يكن لديها نماذج لغوية كبيرة مماثلة فحسب، بل كانت تعمل بالفعل على مشروع يتماشى إلى حد كبير مع تفكيره. في مايو 2022، أرسل فريق صغير في قسم Google Labs التجريبي بريدًا إلكترونيًا باردًا إلى جونسون. لقد قاموا بإعداد اجتماع عبر Starline، وهو مشروع من Google Labs يسمح بعقد اجتماعات شخصية حميمة بشكل مخيف. “لقد أجريت محادثة مع صورة ثلاثية الأبعاد قالت لي: “هل تعلم، هذا الشيء الذي كنت تطارده طوال حياتك؟” يقول جونسون: “يمكننا أخيرًا أن نبنيه”. أصبح مستشارًا بدوام جزئي للفريق الصغير، حيث شارك في البداية سير عمل كاتب محترف. “هنا أربعة أو خمسة مهندسين، وهنا مؤلف حقيقي، دعونا نراقبه فقط”، هكذا لخص جوش وودوارد، رئيس مختبرات جوجل، العملية. في نهاية المطاف، انخرط جونسون في تطوير المنتج نفسه وتم استيعابه إلى درجة قبول العمل بدوام كامل. لقبه في Google Labs هو مدير التحرير.
يبدأ NotebookLM، الذي كان يسمى في الأصل Project Tailwind، بإنشاء مجموعة بيانات من المادة المصدر، والتي تسحبها إلى الأداة من محرر مستندات Google أو الحافظة. بعد أن يستوعب التطبيق كل شيء، يمكنك بعد ذلك طرح أسئلة على NotebookLM حول المواد الخاصة بك، وذلك بفضل تقنية نموذج اللغة الكبيرة من Google – المدعومة جزئيًا بترقية Gemini التي تم إصدارها للتو. لا تعكس الإجابات ما هو موجود في مصدرك فحسب، بل تعكس أيضًا الفهم العام الأوسع للعالم الذي يتمتع به الجوزاء. الميزة المهمة هي أن كل إجابة على استفساراتك تأتي مع مجموعة من الاستشهادات التي تشير إلى مصدر المعلومات بالضبط، حتى يتمكن المستخدمون من التحقق من دقة مخرجاتها.
Google ليست الشركة الوحيدة التي تتصور المنتجات التي تتيح للأشخاص إنشاء مجموعات بيانات مخصصة لاستكشافها باستخدام LLMs. في يوم مطوري OpenAI الشهر الماضي، قدمت الشركة أجهزة GPT صغيرة مخصصة يمكن ضبطها لمهمة محددة. يعترف وودوارد بوجود “تشابه جوهري”. لكنه يرى أن NotebookLM يركز بشكل أكبر على تحسين سير العمل، وهو موجه لتوفير دقة فائقة في مخرجاته. ويقول أيضًا إن منتجات OpenAI تتمتع بشخصية أكبر، بينما تم تصميم NotebookLM بحيث لا تحتوي على مثل هذه الادعاءات.
