- Google’s neues Anpassungswerkzeug belebt das Interesse an NotebookLM, das nun zwischen männlichen und weiblichen AI-Stimmen aus hochgeladenen Dokumenten wählen lässt. Raiza Martin vom NotebookLM-Team betont die zusätzliche Kontrolle über KI-generierte Podcasts, um Benutzerwünsche zu erfüllen. Die Übertragung des experimentellen Status zeugt von der Beständigkeit und Qualitätssicherung der Software, was auf bevorstehende Updates hinweist. Erste Tests mit Kafkas Literatur zeigen, wie Anpassungen unterschiedliche Zielgruppen ansprechen und überraschende, kreative Ergebnisse liefern können. Anekdoten belegen die Effektivität der Zielgruppenorientierung, wobei das Tool Podcasts mit transformationellem Potenzial bietet.
Mit der Einführung eines neuen Anpassungswerkzeugs für die Software NotebookLM verzeichnet Google ein erneutes Aufleben des Interesses dieser experimentellen Anwendung. Bei der Funktion handelt es sich um die Möglichkeit, zwischen zwei AI-Stimmen – einer männlich und einer weiblich klingenden – aus hochgeladenen Dokumenten zu wählen. Diese „tiefen Audio-Tauchgänge“ werden nicht nur für Lern- und Produktivitätszwecke genutzt, sondern erregen online vor allem mit ihrer Unterhaltungskomponente Aufmerksamkeit. Die virtuelle Moderation solch eigenartiger oder sehr persönlicher Quelltexte zieht User in ihren Bann. Raiza Martin, Leiterin des NotebookLM-Teams, freut sich besonders, den Nutzern mehr Kontrolle über den Inhalt dieser künstlichen Podcasts zu geben. Sie sieht darin einen oft geäußerten Wunsch der Nutzer, der nun umgesetzt wurde.
Mehr Kontrolle für Nutzer
Martin verspricht, dass dies nur der Anfang einer Reihe von Updates ist, die in Planung sind. Bei nahezu einem Jahr auf dem Markt wird NotebookLM demnächst das Prädikat „experimentell“ ablegen – ein Indikator für seine Beständigkeit und die Qualitätssicherung beim Software-Entwickler. Anwender können jetzt eine erhöhte Stabilität der Anwendung erwarten. Um einen AI-Podcast mithilfe von NotebookLM zu erstellen, öffnet man das Programm und beginnt ein neues Notizbuch. Quellmaterialien können über hochgeladene Dateien oder Dokumentenlinks hinzugefügt werden. Hierbei steht nun die Möglichkeit bereit, einen „Deep Dive“ zu generieren und ihn zuvor individuell anzupassen. Die Software empfiehlt, zu überlegen, welche Abschnitte hervorgehoben und welche größeren Themen ausführlicher erkundet werden sollen, oder auf welches Publikum die Botschaft zugeschnitten sein soll.
Erste Eindrücke
Bei einem ersten Test mit einer 80-seitigen datei von Kafkas berühmter Arbeit der existenziellen Literatur zeigt sich schnell, wie die Anpassungen funktionieren. Ohne die Anpassungsmöglichkeiten nutzte ich die AI, um eine grundlegende Übersicht des Inhalts und der Hauptthemen zu erstellen – nicht bahnbrechend, aber solide. Ein Anstoß, sich mehr auf Themen der Entfremdung zu konzentrieren, lieferte eine Diskussionseinheit, die an universitäre Vortragsrahmen erinnerte. Auch wenn die Ausführung gelegentlich streunend war, erwies sich die Information als gut konsumierbar. Ein weiteres Experiment zielte darauf ab, die Erzählung für verschiedene Zielgruppen anzupassen, was interessante Ergebnisse lieferte. Die Aufforderung, Kafka einem Neustarter im Berufsleben oder einer bunten Gruppe von Dragqueens zu erklären, führte zu erfrischenden und teils urkomischen Narrativen.
Anekdoten und Zielgruppenorientierung
Je nach Ausrichtung auf die jeweilige Zielgruppe, wie jüngste Berufseinsteiger oder Dragqueens, gelang es NotebookLM, relevante Themen ansprechend zu betonen. Die demografischen Anpassungen, die in den erzeugten Podcasts vorgenommen wurden, überraschten positiv. Es mag zwar sein, dass dabei einige spezifische Details verloren gingen oder verwischt wurden, dennoch bietet die Möglichkeit, Podcasts aus so unterschiedlichen Quellen zu generieren, ein Gefühl der Transformation. Und das Glück dieser Anpassung liegt darin, dass es sich nicht anfühlt, als wäre man selbst in ein gigantisches Insekt verwandelt worden.
