讀懂NotebookLM,或許能治愈AI應(yīng)用缺失癥

中國的AI圈,有一種根深蒂固的頑疾,我們可以稱之為:AI商業(yè)化恐懼與AI應(yīng)用缺失綜合癥。

具體表現(xiàn)為,一種AI技術(shù)爆火之后大家先是驚嘆,什么“人人都被AI創(chuàng)飛了”之類的。緊接著,在這條賽道真正熱起來之后就會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)疑:你做的AI能商業(yè)化嗎?為什么AI還是沒有超級(jí)應(yīng)用?為什么我還是沒有用到AI應(yīng)用?

似乎AI總是在對(duì)技術(shù)的巨大期待,以及對(duì)應(yīng)用的不斷失望間輪回。大模型是真的雷聲大雨點(diǎn)小,很難帶來高增長、有商業(yè)化能力的應(yīng)用嗎?

最近外網(wǎng)一款應(yīng)用的火爆,讓我們有了些新的想法。不久之前,NotebookLM的核心團(tuán)隊(duì)離職引發(fā)熱議,團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Raiza Martin宣布將和核心設(shè)計(jì)師、工程師一起離職,準(zhǔn)備打造新的大模型應(yīng)用。這一消息引發(fā)討論的原因在于,NotebookLM是今年歐美最出圈的大模型應(yīng)用之一,甚至它出圈的原因根本不是作為AI筆記本的基礎(chǔ)功能,而是一個(gè)嘗鮮類的附加功能——AI播客生成。

透過NotebookLM的爆火,我們可以由此聊聊AI+聲音方向的商業(yè)化可能性,以及究竟應(yīng)該如何打造具有高增長潛力的AI應(yīng)用。

或許可以說,越來越多的熱門應(yīng)用正在證明,AI應(yīng)用缺失癥是能夠被治愈的。

NotebookLM原本是谷歌一個(gè)小組打造的AIGC寫作工具,在全球有非常多的競品,并且已經(jīng)推出了幾年時(shí)間都沒有什么水花。但最近讓這個(gè)看似比較平庸的應(yīng)用突然爆火的,是它添加了一項(xiàng)功能:播客生成

更新后的這一功能,允許用戶上傳文檔、文本、網(wǎng)頁以及YouTube視頻來生成由AI制作的音頻播客。與其他音頻功能不同的是,NotebookLM生成的不是那種照著文本念出來的簡單播客,而是有兩個(gè)主持人的對(duì)談型播客。

AI生成的兩位主播,會(huì)根據(jù)素材提供的內(nèi)容進(jìn)行分析、討論,甚至?xí)嗷フ{(diào)侃,還能進(jìn)行大笑。比如說,如果你輸入一本歷史類書籍,NotebookLM就能生成多集的歷史解密類對(duì)談播客。如果輸入自己的資料,它也能生成兩位AI主播對(duì)你吹彩虹屁的聊天內(nèi)容,他們有理有據(jù),一本正經(jīng)地分析討論你有多么了不起。

這種新穎的內(nèi)容生成模式給了網(wǎng)友極大的創(chuàng)造和收聽動(dòng)力,玩出的花樣也越來越多。甚至有人認(rèn)為,這可能是第一款不是由于模型能力,而是通過應(yīng)用體驗(yàn)獲得認(rèn)可的AI。

而在NotebookLM背后作為支持的,是谷歌的Gemini 1.5 Pro大語言模型。它能夠一次處理多達(dá)1500頁的內(nèi)容,并且支持超長上下文的多輪對(duì)話。NotebookLM的音頻功能則是基于谷歌的語音模型來實(shí)現(xiàn)。

到這里我們會(huì)發(fā)現(xiàn),NotebookLM是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)到不能更標(biāo)準(zhǔn)的AI原生應(yīng)用。它基于多個(gè)大模型來實(shí)現(xiàn);利用了AIGC和多模態(tài)這些非常具有代表性的AI機(jī)制;創(chuàng)造了傳統(tǒng)移動(dòng)應(yīng)用完全無法實(shí)現(xiàn)的服務(wù)體驗(yàn)。

由此可見,只要做對(duì)能力,找準(zhǔn)市場(chǎng),AI應(yīng)用是完全有可能撐起流量和商業(yè)化場(chǎng)面的。

當(dāng)然,NotebookLM取巧的一點(diǎn)在于它的市場(chǎng)切入點(diǎn)非常精準(zhǔn)。播客在美國的市場(chǎng)需求量非常龐大,甚至大有超越短視頻的態(tài)勢(shì)。美國用戶,尤其是年輕用戶大多有收聽播客的習(xí)慣,而明星、運(yùn)動(dòng)員、脫口秀演員也普遍將錄制播客作為表達(dá)方式。

在這個(gè)關(guān)注度高、需求量大的市場(chǎng)上,AI帶來了兩人對(duì)談播客這種前所未見的應(yīng)用體驗(yàn),這才讓NotebookLM在幾個(gè)月內(nèi)爆火出圈。

如果僅僅關(guān)注AI播客生成這件事,那么NotebookLM所代表的意義或許會(huì)被裁剪掉很多,首先播客市場(chǎng)在國內(nèi)還遠(yuǎn)不如歐美火爆,其次AI播客生成的商業(yè)化潛力本就有限。

想要深度利用NotebookLM的意義,首先應(yīng)該看到其所代表的AI音頻賽道本就有著更為寬闊的商業(yè)化空間。對(duì)于AI行業(yè)普遍存在的商業(yè)焦慮,AI+音頻至少是一種紓解。在生活中大量太長不看的內(nèi)容,都可以通過轉(zhuǎn)換為音頻的方式來提升觸達(dá)效率。比如在谷歌內(nèi)部,谷歌廣告團(tuán)隊(duì)就在研究基于NotebookLM的生成能力來打造銷售問答,從而對(duì)新人進(jìn)行培訓(xùn)。這樣原本厚重的資料,就可以被模擬成銷售人員與顧客之間的對(duì)話,新入職的銷售可以直接學(xué)習(xí)與顧客進(jìn)行交流,每個(gè)問題應(yīng)該如何對(duì)應(yīng)、解釋等。

類似的例子還有很多,比如產(chǎn)品說明書的音頻版、在線教育的問答機(jī)制。我們?cè)诤芏鄷r(shí)候都會(huì)面臨資料太多,過長不看的窘境。這時(shí)我們往往會(huì)想要跟懂行的人問上兩句,而現(xiàn)在問AI或許就可以了。

推而廣之,NotebookLM還可以跟機(jī)器視覺進(jìn)行結(jié)合。比如去健身房,私教的工作其實(shí)就是看著你訓(xùn)練,然后指出動(dòng)作的正誤,回答健身者的問題。如果讓NotebookLM附帶上視覺能力,或許AI播客可以變成AI私教。

這些探索證明,一個(gè)出圈的AI應(yīng)用往往具備連鎖反應(yīng)。它不僅能夠在本圈層得到用戶的追捧,同時(shí)還具有持續(xù)擴(kuò)散商業(yè)影響力的可行性。

即使你不聽AI播客,也對(duì)AI音頻賽道毫無興趣。NotebookLM也依舊展示了優(yōu)秀AI應(yīng)用最底層的東西:輸入簡單,生產(chǎn)驚喜,貼近用戶。

如今,大模型已經(jīng)能做到很多前所未見的事,但總是無法出現(xiàn)那種能夠引發(fā)討論和傳播的爆火應(yīng)用。NotebookLM的火爆告訴我們,其中很大原因出自產(chǎn)品設(shè)計(jì)的缺失。

與其他AI應(yīng)用相比,NotebookLM在產(chǎn)品層面有一個(gè)鮮明的特點(diǎn),就是整體UI設(shè)計(jì)盡量傾向簡單。AI播客生成本身只是NotebookLM功能的一部分,用戶打開門檻天然較高。在這種情況下,項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)對(duì)其整體UI都進(jìn)行了盡量簡化。比如上傳文檔是很多AIGC應(yīng)用都有的步驟,但上傳文件的步驟瑣碎、容錯(cuò)度低,往往會(huì)給用戶帶來不悅的產(chǎn)品體驗(yàn)。NotebookLM則支持一鍵上傳源文檔,并且可以覆蓋文檔、視頻等多種文件源與文件格式。這種非常友好的用戶界面設(shè)計(jì),讓這種創(chuàng)新型的AI應(yīng)用擁有了極低的門檻。用戶不會(huì)在UI層面就被瑣碎的操作、復(fù)雜的文件要求給勸退。

而與輸入端盡量簡單構(gòu)成正比的是NotebookLM在輸出端給出了非常完整且復(fù)雜的內(nèi)容。用AI生成播客在今天已經(jīng)不太新鮮,但NotebookLM能夠生成兩人對(duì)談播客,并且對(duì)談內(nèi)容是有語氣、有節(jié)奏,甚至是富有幽默感的。這種驚喜感和意想不到,與極簡的內(nèi)容輸入構(gòu)成了對(duì)比,進(jìn)而變成了能夠出圈的產(chǎn)品動(dòng)力。

除此之外,NotebookLM的成功還有一個(gè)關(guān)鍵因素,就是它找到了播客這個(gè)在歐美頗具市場(chǎng)號(hào)召力的領(lǐng)域。正是因?yàn)椴タ捅旧碛惺袌?chǎng)需求,受關(guān)注程度高,NotebookLM帶來的AI驚喜感才能順理成章激活用戶認(rèn)同。而且NotebookLM又一次證明了,尋找更能接受AI的年輕人認(rèn)可,貼近年輕市場(chǎng)的生活、娛樂、消費(fèi)模式,是AI應(yīng)用能夠成功的關(guān)鍵。

總結(jié)NotebookLM的故事,可以發(fā)現(xiàn)一款成功的AI應(yīng)用需要具備三要素:

1.極簡的用戶界面與生成規(guī)則。

2.具有驚喜感與震撼力的AIGC效果。

3.貼近用戶注意力,尤其是年輕人注意力的市場(chǎng)落點(diǎn)。

從大模型的能力出發(fā),尋找到這三個(gè)條件,應(yīng)該就能勾勒出差不多的AI應(yīng)用了。

所謂AI應(yīng)用缺失癥,從正面看是一個(gè)巨大的問題,反面看則是很多個(gè)具體的機(jī)會(huì)。

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2024-12-16
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