Siete interessati all’argomento di un video di YouTube ma dura 2 ore e non avete tempo per visualizzarlo dall’inizio alla fine? Niente paura, presto l’Intelligenza Artificiale vi verrร incontro riassumendo i contenuti del filmato e permettendovi di approfondire i passaggi piรน rilevanti. Questo grazie a NotebookLM, l’applicazione di Google che permette di prendere appunti.
NotebookLM guarda i video al posto tuo
In sostanza l’applicazione sarร in grado di “guardare” un video di YouTube, generarne automaticamente la trascrizione, creare un riassunto dei temi trattati e fornire degli spunti per l’approfondimento.
L’utente non deve fare altro che sottoporre alla piattaforma l’URL del contenuto che deve essere elaborato. Riceverร quindi in output un riepilogo basato sui punti chiave del filmato e avrร a disposizione dei link da cliccare per accedere ad informazioni legate allo stesso argomento.
Dato che parliamo di una funzionalitร basata su un modello linguistico si avrร la possibilitร di formulare delle richieste per ottenere maggiori dettagli. NotebookLM sarร inoltre in grado di fornire dei suggerimenti sulle domande da porre e sulle opzioni disponibili.
A dimostrazione dell’accuratezza dell’analisi, e per permettere all’utente di verificarla in qualsiasi momento, il sistema sarร in grado di linkare i passaggi principali della trascrizione al video di YouTube.
Sono supportate inoltre le registrazioni audio. Anch’esse verranno trascritte automaticamente e potranno essere utilizzate per la creazione di altri contenuti.
Problemi di attualizzazione
Quando si utilizza una piattaforma basata sull’AI, una delle maggiori preoccupazioni che si hanno riguarda l’aggiornamento delle informazioni che si ricevono dai modelli. Quanto sono attualizzati i dati che permettono di generare le risposte?
Nel caso di NotebookLM sembrerebbe che per ora il servizio presenti alcuni problemi nell’elaborazione dei video di YouTube piรน recenti. Per la precisione quelli che sono stati pubblicati da meno di due giorni dalla richiesta di trascrizione. In questo caso tale limite sarebbe spiegabile con il fatto che i dati relativi al contenuto non sono stati ancora preelaborati.
