Google 最出圈的 AI 產品，把 OpenAI CEO 也驚豔了

Google，矽谷的代言人，AI 界的巨擘，技術牛，論文多，做給消費者用的 AI 產品，卻幾乎沒有出圈的。

不過，也有一個例外：NotebookLM，甚至連死對頭 Sam Altman 也覺得它很酷。

偏偏 NotebookLM 走的還是一條有些小眾的賽道——播客。

指路：https://notebooklm.google.com/

不想看的內容，讓 AI 聊給你聽就好了

NotebookLM 受歡迎，主要是因為一個功能：Audio Overview（音訊概覽）。

更通俗地理解，就是 AI 播客。任何你懶得消化的內容，都可以丟給它試試，幾分鐘轉成一男一女的對談，比原來的材料更加親民。

不過有些遺憾，音訊概覽雖然可以消化中文材料，但只能輸出英文。

好奇海外的 AI 能不能理解國產劇的愛恨情仇，我上傳了一段描述甄嬛生平的文字，大約 500 多字，NotebookLM 用 2 分鐘左右，就生成了 5 分鐘左右的音訊。

光聽英文音訊不太直觀，所以我下載了音訊，上傳到通義聽悟，看看 AI 在聊些什麼。

AI 解讀得一針見血，不僅讀懂甄嬛，也理解皇帝，抓住了宮斗劇的主要矛盾——權力。

腦洞更大一點，以後一個人追劇再也不會寂寞，AI 就是性價比最高的追劇搭子，還能陪練英語，教我們「not my cup of tea」（不是我的菜）這樣的地道表達。

與其精讀外刊和專八文章，不如基於我們自己喜歡的內容，讓 AI 生成英文學習資料，畢竟，興趣是最好的老師。

除了陪著學習英語和八卦，輸出正經的分析，NotebookLM 也沒問題。

我以 PDF 的形式上傳了一篇吐槽 AI 廣告的、3700 字左右的文章——《滿大街的 AI 廣告，是一次審美大降級》。

基於這篇文章，NotebookLM 用 5 分鐘左右生成了一段 11 分 40 秒的音訊。

作為文章作者本人的我，像是遇到了兩個熱情又很懂我的讀者，NotebookLM 對文章進行了重新詮釋，創造了一個相關又獨立的作品。

播客的開頭，AI 自然地引出了主題，男聲問，你有沒有看到過一些糟糕的廣告，奇怪它們居然能上街？女聲答，你說得不錯，這就是我們要討論的主題。

同時，AI 也懂靈活變通，不照搬文章的邏輯，而是重新編排了素材，改寫觀點的表達方式，但核心相同，甚至自己舉出例子，將 AI 廣告類比到 AI 音樂。

對於怎麼吐槽，AI 也有自己的見解，看得出來努力表現幽默了，但還是有些西式。

除了具體的內容，聲音的質感好壞，同樣很影響收聽體驗，畢竟，播客是聲音媒介。

AI 不說字正腔圓，至少發音清晰，口條不錯，語氣抑揚頓挫，會用上「what」「ouch」「you know」等語氣詞，聊著聊著還會笑出聲，傳播著快活的空氣。

可以說，AI 播客已經「初具人形」，至少聽得下去，不會像很多 AI 圖片、視訊一樣，讓人陷入恐怖谷，敬而遠之。

分分鐘的內容轉換，知識更容易進腦子了

使用 NotebookLM時，有一點需要注意：它不會搜尋新的資訊，而是基於我們上傳的資料處理資訊。

所以，它不全面，不客觀，但足夠個性，忠於每個人自己的素材。

我的一位同事說，NotebookLM 適合寫文章的人做播客。

這話很有道理，NotebookLM 本質是實現了內容形式之間快速的轉換，將複雜的內容加工得更好理解。

我願稱之為，「這知識它不進腦子啊」的 N 種解決辦法。

NotebookLM 的強大，離不開 Google 大模型 Gemini 1.5 Pro 的長文字能力和多模態表現。

經過測試，讓它讀 37.8 萬字的《馬斯克傳》不在話下。

同時，NotebookLM 還能處理視訊，我上傳了一個評測 Meta 眼鏡的 YouTube 視訊。

除了用音訊解讀之外，NotebookLM 還能用多種方式，幫你理解你上傳的內容，而且，都是自動的，最多隻需要你點選一下。

每次上傳材料，NotebookLM 都會給出「摘要」和「建議的問題」。前者讓你對內容有大致的瞭解，而後者解決了越長大越不愛舉手的人類的難題：不知道該問什麼。

點選「建議的問題」，NotebookLM 既能幫你回答，還會附上引用來源，如果上傳內容是視訊，引用參照的是視訊的文案。

其他小功能也類似，建議都點選試試，我比較喜歡「常見問題解答」，AI 的自問自答，基本上囊括了一個陌生事物的入門知識。

然後可以再讓 AI 生成「簡報文件」，不僅提供資訊，也給出了觀點。

當然，你也可以自己在輸入框輸入問題，該引用的還是引用，但如果沒有明確來源的，NotebookLM 會強調是推測。雖然 AI 仍有幻覺，但它已經盡到了告知義務。

底層模型的支援是 NotebookLM 的基礎，還有人套出了 NotebookLM 的系統提示詞，解釋了為什麼音訊概覽很親民。

其中一條很有意思，規定了兩個 AI 角色，一個是主持人，一個是專家，相輔相成，主持人熱情地強調有趣的觀點，專家則提供分析、背景資訊和更廣闊的視角。

其餘都是對內容總結的要求，語氣避免單調和機械，結構清晰，引人入勝，舉出貼近生活的例子，在爭議問題上保持中立，提供的資訊不停留在表面，讓聽眾能形成自己的結論，並且覺得學到了新東西......

這完全是一款優秀人類播客的要求了，具備強烈的、服務聽眾的意識。

然而，NotebookLM 不支援中文終究不太友好，等待之外，也可以試試平替。

開放原始碼的 Open NotebookLM、根據文件生成播客的 Podial、國內開發者的 PodLM......

除了 NotebookLM，Google 自己還有一款專門將論文轉換成音訊的產品：Illuminate。

它以主持人和專家的對話形式，一問一答，幫你通俗易懂地解讀論文。

看似小眾的播客，為什麼因為 AI 反而成了一條熱門的賽道？

消費什麼，怎麼消費，以後我們自己決定

語音，是人類最自然的互動模式之一，輸入和輸出都非常符合大腦的認知習慣。

我們有教科書，但還是需要老師講課，幫助理解複雜的內容。而當我們可以用口語解釋概念，講給別人聽，才說明我們真正掌握了它。

NotebookLM 做到了用簡單的語言重新詮釋書面的概念，同時包含了情緒、語氣，帶來了更自然的感官體驗。

同時，它又是個性化的，以前我們只有收聽的習慣，但我們現在有了創作的權利。

我們能隨時做 AI 播客給自己聽，內容隨意。

可以是感興趣的大部頭文章、書籍，克服收藏即閱讀的壞習慣，也可以讓 AI 解讀自己的作品、簡歷，收穫不要錢的情緒價值，滿足人類自戀的需求。

當我上傳自己的文字版簡歷，NotebookLM 煞有其事地輸出一通彩虹屁，比 AI 陪伴產品情商更高，叫人瘋狂嘴角上揚。

我們也能隨時聽 AI 播客，吃飯、健身、開車、做家務不無聊了，播客本身就是一種陪伴媒介。

GPT-4o 的高級語音模式，其實也是一個語音產品，但 AI 播客和它的使用場景不太一樣，聊天找話題很難，不管是和人類還是和 AI，但 AI 播客可以自嗨。

OpenAI 創始成員 Andrej Karpathy，很看好 NotebookLM，說這可能是又一個大語言模型產品的新互動範式，讓他想起了 ChatGPT。

他甚至花了兩個小時，生成了一個以歷史為主題的 10 集播客系列，上傳到 Spotify，生成的過程很值得參考。

• 用 ChatGPT、Claude、Google 找到有意思的話題。
• 基於相關的維基百科條目讓 NotebookLM 生成音訊。
• 用 NotebookLM 編寫播客簡介。
• 用 Ideogram 生成播客封面。

我們也可以按照這個模式，探索自己感興趣的領域，就像產出 AI 繪畫、音樂、視訊那樣。

NotebookLM 的下一步是什麼呢？

在一次採訪裡，NotebookLM 團隊負責人 Raiza Martin 提出了一個構想——未來可以有一個 AI 編輯介面，支援任何輸入和輸出。

視訊、音訊、電子郵件、社交媒體......所有我們感興趣的內容和形式，都可以生成任何格式的內容。如何消費內容，由使用者決定。

散步時，我們想聽播客，工作時，文字效率更高。資訊只是食材，可以有十八般做法。

很多時候，AI 其實就是在改變獲取資訊的方式，但消化知識的工具，和知識一樣重要。

ChatGPT 為難懂的知識找到通俗的解釋，AI 搜尋讓我們不用自己翻網頁找連結，AI 總結讓我們不必親自看文章......吾生也有涯，而知也無涯，但我們可以更愉快地做一個在海邊撿起貝殼的孩子。 ( APPSO )