GoogleのNotebookLMは究極のライティングアシスタントを目指す

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スティーブン・ジョンソンは、ロンドンのコレラ流行からビデオゲームの価値まで、幅広いテーマで13冊の著書を執筆しています。テレビ司会者やポッドキャストのホストとしても活躍し、LinkedInのプロフィールに「Google」と書く必要のない基調講演者でもあります。そして、1年以上前からGoogleの正社員として働いています。彼が私をGoogleのニューヨーク、チェルシーにあるオフィスにバッジを付けて案内し、彼のチームが作り上げてきたものを見せてくれた時、その地位は明らかでした。

その名は「NotebookLM」。最も分かりやすいのは、あなたの肩に寄り添い、あらゆる資料にアクセスし、プロジェクトをガイドしてくれるAIコラボレーター、というイメージです。NotebookLMは今年初めに一部のユーザー向けにソフトローンチされましたが、現在は「実験」として一般公開されています。これは、Googleが低リスクでアプリの動作やユーザーの利用方法を確認するための方法です。

ジョンソンは、生涯にわたって「ダイナミックな思考のパートナー」、つまり創造プロセスを加速させ、強化するツールとしてのソフトウェアに執着し、Googleへと辿り着いた。大学時代、彼はAppleのHyperCardに夢中になった。HyperCardは知識をチャンクに分割し、リンクを通して情報空間をナビゲートすることを可能にするソフトウェアだった。HyperCardは、Webが存在する以前からWebナビゲーションの先駆けだった。「HyperCardをあの夢のツールにしようと懸命に努力しましたが、まだ完成には至っていませんでした」と彼は語る。彼は最終的に、ワープロとプロジェクト管理ツールを融合させたScrivenerの熱狂的ファンになった。Scrivenerは、書籍著者に人気の高いツールだ（私もScrivenerのファンだ）。

ジョンソン氏は2021年にOpenAIのGPT-3テキストジェネレーターにアクセスしたとき、AIが新世代の思考ツールをレベルアップできることを認識した。「待てよ、ずっと頭の片隅にあったこのことが、今や可能になるんだ」と彼は心の中で言った。1年前には考えられなかったシナリオが、突如として浮かび上がったのだ。ジョンソン氏は、Googleが同様の大規模言語モデルを持っているだけでなく、彼の考えと非常に一致するプロジェクトにすでに取り組んでいることをまだ知らなかった。2022年5月、実験的なGoogle Labs部門の小さなチームがジョンソン氏に突然メールを送った。彼らは、不気味なほど親密な対面ミーティングを可能にするGoogle Labsプロジェクト、Starlineを介してミーティングを設定した。「私は基本的にホログラムと会話をしました。そのホログラムは、『ほら、あなたが一生追い求めてきたこれだよ。ついに作れるんだ』と言っていたんだ」とジョンソン氏は言う。彼はその小さなチームのパートタイムのアドバイザーになり、最初はプロのライターのワークフローを共有した。「エンジニアが4、5人いて、そこに実際の著者が1人いる。とにかく彼の仕事ぶりを見守ろう」と、Google Labsの責任者であるジョシュ・ウッドワード氏はプロセスをこう要約する。最終的にジョンソン氏は製品開発そのものに携わり、フルタイムの仕事を引き受けるほどにのめり込んだ。Google Labsでの彼の肩書きは編集ディレクターだ。

当初Project Tailwindと呼ばれていたNotebookLMは、まずGoogleドキュメントやクリップボードからドラッグ＆ドロップで入力したソース資料のデータセットを作成します。アプリがデータをすべて処理した後、Googleの大規模言語モデル技術（一部はリリースされたばかりのアップグレード版Geminiを搭載）を活用して、NotebookLMに質問することができます。回答はソース資料の内容だけでなく、Geminiが持つ世界についてのより広範な理解も反映します。重要な特徴は、質問に対するすべての回答に、情報の出典を示す一連の引用が付属していることです。これにより、ユーザーは出力の正確性を確認できます。

LLMで探索するためのカスタムデータセットを作成できる製品を構想しているのはGoogleだけではありません。先月のOpenAI開発者デーでは、特定のタスクに合わせて調整できるパーソナライズされたミニGPTを発表しました。ウッドワード氏は両者の「核となる類似点」を認めつつも、NotebookLMはワークフローの強化に重点を置いており、出力の精度向上に特化していると主張しています。また、OpenAI製品はより個性的なのに対し、NotebookLMはそのような主張を排して設計されていると述べています。

ここ数週間、NotebookLM をいじっています。執筆プロセスで一番面倒なのは、参照したり引用したりしたいトランスクリプトや文書から必要な情報を探すために、原稿を中断しなければならないことが常にあることです。このエッセイを書いている時、ジョンソンの正式な肩書きを思い出そうとしたのですが、NotebookLM は私が尋ねるとすぐに答えを提供してくれました。しかし、これはNotebookLM の平凡な使い方の一つに過ぎません。より深い機能は、ソース資料に関する分析という形で提供されます。事実だけでなく、それらが描く全体像も提供してくれます。ソースを入力するとすぐに、NotebookLM はそのトピックの何が重要かについて独自の見解を導き出し、質問や探求すべきテーマを提案してくれます。ウッドワード氏は NotebookLM には個性がないと言いますが、確かに話しかけるのが好きです。ジョンソンの肩書きのような簡単な質問でさえ、4つの箇条書きのリストが返ってきました。

私の情報源は 3 人の Google 社員と会社のブログ投稿だったので、NotebookLM の出力は当然のことながら、Google が世界に NotebookLM についてどう思ってほしいかを反映していました。この情報源について質問する際、私は常に、これは Google の視点から書いているのではないことをアプリに思い出させなければなりませんでした。このエッセイの最初の段落で簡単な説明を言い表すのに役立つかもしれないと思い、NotebookLM にできるだけシンプルな方法で自分自身を説明するように依頼したところ、NotebookLM はお得意の箇条書きで応答しました。私はこれを PR の説明のように読まれない 1 文に絞り込むように依頼しました。その結果がこちらです。「NotebookLM は、ドキュメントを読んで理解し、要約を生成し、質問に答え、さらには新しいアイデアのブレインストーミングを支援することで、より速く学習できるようにする、実験的な AI 搭載メモ作成ツールです。」10 の引用で裏付けられた印象的な要約ですが、最も重要な視点、つまり私の視点を反映していませんでした。それは適切です。なぜなら、それを提供するのは私の責任だからです。また、NotebookLM がスタイリッシュな言語で（哀れにも）印象づけようとしなかったことも嬉しいです。というのも、それが私の仕事でもあるからです。

しかし、ここで私の懸念があります。NotebookLMのユーザーは、ただ良い仕事を早く終わらせたいだけなので、考えるという大変な作業に時間を割かないかもしれません。研究資料を自分で精査することさえしないかもしれません。AIの相棒があなたよりもはるかに綿密に資料を調べ、すでに気の利いた結論に達しているのに、なぜ時間をかける必要があるのでしょうか？ジョンソン氏はこの点について私ほど心配していないようです。まず第一に、ユーザーはこのアプリを使って概念的な議論を行う義務はないと彼は指摘しています。誰かの肩書きが記されている箇所を探すなど、アプリを喜んで使うことができます。しかし、彼は明らかに、そのような対話を行うことに大きなメリットを感じています。彼は、NotebookLMが追求すべきテーマを提案してくれることに感激しています。さらに、NotebookLMがあなたの作品を批評し、反対意見を主張するモードも使用できます。「本当にユニークな解釈をしたいなら、NotebookLMを使えばもっと簡単に、しかももっと面白い解釈にたどり着けるはずです」と彼は言う。すると、私はこう思う。「一体誰の解釈なのだろうか？」

AIツールの利用が増え、その頻度も高まるにつれ、この問いは極めて重要になります。2023年を通してAIについて執筆と考察を重ねてきた結果、NotebookLMよりも簡潔に、私の主要な懸念をまとめることができます。私たちの未来は、副操縦士（AIが協力者）と自動操縦士（人間がAIの相棒）の間の緊張関係によって特徴づけられるでしょう。後者は、狭義の労働経済学においてはより効率的で安価ですが、様々な点で問題を抱えています。

これを指摘することは、決してNotebookLMを批判するものではありません。私はただ、現在のAIモデルでは到底及ばない（少なくとも今のところは）方法で、自分の専門性を発揮しているだけです。一方、スティーブン・ジョンソンはGoogle Labsチームと共に、テクノロジー製品のゴールドスタンダード、つまり、自身が最も情熱を持って使いたいと願うツールを構築するという偉業を成し遂げました。これからはGoogleでより多くのものを作ることに時間を費やせるでしょう。そしておそらく、求めるものを手に入れるという呪いにも苦しむことになるでしょう。

タイムトラベル

このビジョンの信奉者は長く、1945年のヴァネヴァー・ブッシュに始まり、 「ハイパーメディア」という言葉を生み出したテッド・ネルソンに至るまで、多岐にわたります。アップルの会長スカリーは、ハイパーカードとその後継者たちが私たちを「本の線形フォーマットの制約」から解放してくれると確信していると記しています。「自分の思考通りに」情報をリンクすることで、多くの場合、始まり、中間、終わりといった退屈な慣習から解放されるでしょう。私たちのフィクションは、南米の作家フリオ・コルタサルが書いた『石蹴り遊び』のような小説に似てくるかもしれません。ノーベル賞受賞者のコルタサルは、155章からなるこの本は、様々な順序で読むことができると主張しました。ハイパーメディアの世界では、ノンフィクションの本は最初から最後まで読むのではなく、世界情報バンクのように融合され、それぞれの章が他の関連情報と何百万通りもの方法でリンクされるでしょう。スカリーの言葉を借りれば、このモデルを用いることで「ユーザーは必要な情報を必要な量だけ呼び出すことができる」のです。

これは、少なくとも一部の評論家が予測した規模においては、あり得ないシナリオに思えます。ハイパーメディアの夢を実現するには、膨大な課題が立ちはだかっています。それは、世界中のあらゆる知識をデータとして入力し、オンライン上に公開しなければならないということです。

情報への高速アクセス手段――将来的にはHyperCardの伝統と呼ばれるようになるかもしれない――は、間違いなく私たちの研究や知識獲得の方法を変えるでしょう。しかし、近い将来に起こる変化は、はるかに小規模なものになるでしょう。一方で、情報スーパーハイウェイの話に惑わされず、目の前にあるもの、つまりHyperCardという素晴らしいプログラムへのビジョンを曇らせないようにしましょう。HyperCardは今ここにあり、現実のものであり、私たちはそれを最大限に活用する方法を見つけ出すという課題に直面しています。

一つだけ聞いてください

今年最後のPlaintextとなること、そして読者の皆さんが私の受信箱に質問で埋め尽くすという大変なご苦労をされていることを鑑み、自問自答してみたいと思います。2024年には何を取り上げますか？ええ、AIですね。技術を進歩させるブレークスルーと、競争相手に一歩先んじるために製品を急いでリリースしようとする、潜在的に危険な行為について書きたいと思っています。テクノロジーを取材してきた40年間で、今こそ最も刺激的な時期であり、情報に基づいた解説が最も重要になる時期でもあります。

また、私たちのビッグインタビューシリーズでは、AI やその他の分野で重要な人物が自分自身を明らかにし、皆さんが最も答えを知りたいと思っている質問をする、深い会話をたくさん行いたいと思っています。

今年のビッグインタビューの一つで、サティア・ナデラ氏は汎用人工知能（AGI）を「最後の発明」になるかもしれないと語りました。私の偏見をお許しください。しかし、私はこの言葉を受け入れることができません。AIがクリエイティブな分野を含むあらゆる分野で人間の能力を凌駕しているように見えても、定義上、私たち全員を支え、私たちが生み出すあらゆるものにおいてかけがえのないものをAIが提供できるはずがありません。それは人と人との繋がりです。確かに、私はAIに興奮しています。しかし同時に、私がこの世を去った後も、生身の人間が創造し、成し遂げることで、仲間の人間を驚かせ、刺激し続けてくれるだろうと期待しています。

楽しい休日をお過ごしください。1月にお会いしましょう。

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