生活中充满了你没有时间去阅读的东西。那么，如果人工智能可以为你阅读它们，然后把它们变成播客呢?

最近，我把Facebook长达99页的隐私政策上传到谷歌(Google)一个名为NotebookLM的实验性人工智能网站上。几分钟后，出现了一个总结和一个7.5分钟的播客，内容是关于meta令人毛骨悚然的数据操作，还有一男一女人工智能主持人的舒缓玩笑。你自己听一下:

跳到旋转木马的尽头

杰弗里·福勒

杰夫的专栏寻找科技如何让你的生活更美好，并在科技让你失望时为你辩护。有问题或话题要调查吗? Geoffrey.Fowler@washpost.com ． 阅读更多。旋转木马结束了

我惊呆了。有一次，这位男性人工智能主持人表示，他正在购买登山靴，不久之后就注意到Facebook开始播放靴子广告。“我以为我要疯了，”人工智能说。(这是一个假人在谈论真实发生的事情。)

在听到人工智能与自己聊天的奇迹消失后，我看到了更大的东西:一种让人们学习和研究各种事情的新方式，从从法律摘要中剔除法律术语到消化学校的密集阅读作业。它是CliffsNotes，但民主化到任何书籍，文章，采访，网页，图表，视频或笔记，或者你可以上传。

这很有趣，而且可能会赋予我们力量——如果我们也承认它的缺点，就像人工智能的许多其他新用途一样。

免费使用的NotebookLM是谷歌将其双子座人工智能(Gemini AI)转变为帮助普通人的实用产品的众多努力中首批走红的产品之一。您只需付出很少的努力，就可以将多达50个文档转化为个人“笔记本”知识库。你可以阅读它的材料摘要，像聊天机器人一样向它提问，或者更有创意的是，做一个播客。

这与向ChatGPT询问有关世界的问题是完全不同的体验。谷歌NotebookLM产品经理雷扎•马丁在接受采访时表示:“这就像你可以和笔记本对话一样。”

最近首次亮相的音频部分吸引了人们的想象力。它模仿了人们熟悉的“深度潜水”播客的风格，讲述你上传的任何内容，并伴有口吃和中断，使其接近于人类的对话。

谷歌实验室编辑部主任、科普作家史蒂文·约翰逊说:“它为播客在市场永远不会支持播客的地方开辟了可能性。”“你可以把你的家庭作业变成播客，这样你就可以在健身房听了。或者参加市议会会议，把它们作为播客与公众分享，而这些地方永远没有预算或录音室来做这件事。”

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你应该相信人工智能吗?

人工智能正在成为日常生活的一部分。但它比它所取代的东西更好吗 es ?它是准确的还是有偏见的?这对你的隐私有什么影响?如果出了问题怎么办?《华盛顿邮报》的服务台正在对人工智能进行测试。旋转木马结束了

有创造力的人使用NotebookLM在维基百科页面上创建了“神秘的历史”播客，并从简历中制作了一些小小的职业激励演讲。一个人让人工智能播客主持人陷入了存在主义的崩溃，他们意识到自己不是真实的。还有人让人工智能做了一个播客，关于“便便”和“放屁”这两个词写了1000次。(给我发邮件，告诉我你在用它做什么。)

我让它生成了这个专栏的一个版本——你可以在本页的底部听到。

但我对NotebookLM的实验越多，AI声音本身就变得越平凡。这开始揭示出我认为需要权衡的两个重要问题:我们应该相信它吗?它对我们的学习方式有什么影响?

ntent data-apitype="header" level="2" >简洁还是肤浅?

人工智能技术有一个众所周知的问题，那就是编造事实。那么这里有什么不同呢?

“我们从一开始就试图建立这个系统，使其尽可能值得信赖。而且模特们自己也非常善于坚持原始材料，”约翰逊说。(谷歌不愿透露准确的失败率，而NotebookLM的网站仍然警告说，它可能“有时会给出不准确的回答”。)

约翰逊说，与通用聊天机器人不同，NotebookLM应该只使用你上传的信息来构成其内容的核心内容。在摘要和聊天对话中，它还包括对文档的引用，以便您可以返回并阅读原始段落。

尽管如此，NotebookLM仍有可能朝着自己奇怪的方向发展。卡尔加里大学(University of Calgary)教授萨拉·伊顿(Sarah Eaton)一直在追踪技术对教育的影响，她试图上传一份学术期刊，在那里她编辑了与她想要总结的文章无关的部分页面。但她告诉我，人工智能变得“高度关注被编辑过的文本，并想知道原因——就像这是一份政府机密文件一样”。

那么，NotebookLM在Facebook的隐私政策上做得如何?

从一个持怀疑态度的Facebook用户的角度来看，这比我预期的更为关键。这不是我说的——人工智能在每个播客和总结中决定自己的重点。

但作为一个写了15年关于Facebook隐私的文章的人，人工智能选择突出显示的东西有时让我摸不着头脑。例如，在不到4分钟的时候，播客绕道进入元监督委员会，该委员会负责做出审核决定。隐私政策中提到了这一点，但对你的隐私来说，这一点并不像政策中的许多其他事情那么重要，比如meta如何使用你的数据来训练它的人工智能。

Raiza说:“这是泛化的错误。”“它试图做很多类比，这些类比可能合适，也可能不合适，这取决于你给它的原始材料的庄严程度。”

与错误的事实相反，错误的强调或遗漏的细微差别在我的测试中经常出现。NotebookLM在一个关于上周副总统辩论的22分钟播客中表现最差，几乎不像我的同事亚伦•布莱克(Aaron Blake)收集的5条要点。例如，NotebookLM表示，蒂姆·沃尔兹(民主党)“大声指责特朗普试图推翻2020年的选举结果”是一个“相当冒险的举动”。

布朗大学计算机教授Shriram Krishnamurthi在X上发帖称，他和一些合著者对NotebookLM的学术论文摘要进行了评分。他们给播客的评分大多是“C”，因为它不知道该关注什么。

也许任何总结，尤其是播客形式的总结，都注定是肤浅的。这没关系，特别是如果它只是一个开始探索信息的地方。

但问题是，人们——尤其是学生——会把它当作一个开始吗?

ntent data- aptype ="header" level="2" >人工智能真的能帮你阅读吗?

在测试NotebookLM时，我一直在想《大西洋月刊》(Atlantic)最近的一篇文章，文章称即使是精英大学生也很难读完一本书。

自近两年前ChatGPT问世以来，教育工作者一直在为学生使用人工智能为他们写作业敲响警钟。那么他们现在对人工智能也可以进行阅读有什么感觉呢?

谷歌的约翰逊说，他把自己写的一本书的全部内容上传到了NotebookLM，并惊讶地发现自己能从人工智能体验中获得如此多的价值。“这是另一种进入书的方式，除非你能找到作者并与之交谈，否则这是不可能的，”他说。

然而，他的同事雷扎警告说:“没有什么能取代阅读实物。”

在与我交谈过的教育工作者中，存在一些担忧，比如准确性、隐私，以及在能够接触人工智能的学生和无法接触人工智能的学生之间创造新的不平等的可能性。但也有人持谨慎乐观态度。

佛罗里达州圣彼得堡学院(St. Petersburg College)的道德与法律教授克里斯蒂安·莫里亚蒂(Christian Moriarty)表示，这项技术可以帮助学生，尤其是那些喜欢音频学习的学生，获得更有吸引力的信息。“但我们必须始终确保我们没有排斥批判性思维，”他说。

来自卡尔加里大学的伊顿说，人工智能总结——就像看一部经典文学作品的电影版本——可以帮助人们找到另一种方式来理解复杂的材料。“我不认为它把阅读抛到窗外。如果我们能帮助学生抓住要点，那么我们仍然可以回到原文，”她说。

未来的关键将是教会学生不要依赖它，并质疑或验证人工智能所说的话。

她说:“我很高兴我在高中和大学学会了阅读整本书，但我也很高兴我有机会使用这些工具，让我现在作为一名专业人士进步得更快。”

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