जेमिनी नोटबुक, जिसे पहले नोटबुकएलएम के नाम से जाना जाता था, ने गूगल प्ले बुक्स लाइब्रेरी में मौजूद किताबों से सीधे डेटा निकालने की क्षमता हासिल कर ली है। विशेषज्ञ इंटेलिजेंस नामक यह सुविधा ऐप में उपलब्ध एक लाख से अधिक शीर्षकों के साथ संगत है, जो उपयोगकर्ता को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से अंश निकालने और सामग्री तक पूरी पहुंच प्राप्त करने दोनों की अनुमति देती है।
इस जोड़ के साथ, गूगल की 'अकादमिक' प्रकृति की कृत्रिम बुद्धिमत्ता फ़ाइल सारांश तैयार करने, ग्राफ़ व्यवस्थित करने और मूल सामग्री से पॉडकास्ट उत्पन्न करने जैसे कार्य कर सकती है, जो गलतियों और मतिभ्रम के जोखिमों को कम करने में मदद करता है। हालांकि यह त्रुटियों की संभावना को पूरी तरह से समाप्त नहीं करता है, लेकिन यह उन्हें रोकने का एक बहुत प्रभावी तरीका प्रस्तुत करता है।
द वर्ज द्वारा रिपोर्ट किए जाने के अनुसार, गूगल लैब्स के संपादकीय निदेशक स्टीव जॉनसन ने कई उपयोग के मामलों का प्रदर्शन किया। इनमें व्यंजनों की एक किताब बनाना और उद्यम प्रबंधन पर एक पुस्तक का उपयोग करके सहयोगियों के साथ कठिन बातचीत करने के लिए दृष्टिकोण सुझाना शामिल है।
गूगल प्ले बुक्स के माध्यम से सीधे परामर्श की अनुमति देकर, जेमिनी नोटबुक उपयोगकर्ता अनुभव को सरल बनाता है, जिससे अधिक केंद्रित उत्तर प्राप्त करने के लिए एआई में मैन्युअल रूप से लिंक या लंबे अंश डालने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। विशेषज्ञ इस अभ्यास को विफलताओं और मतिभ्रम को कम करने के एक मौलिक तरीके के रूप में सुझाते हैं, जिससे प्रस्तुतियों और अध्ययन योजनाओं जैसी सामग्री तैयार करते समय एआई की विश्वसनीयता काफी बढ़ जाती है।
गूगल ने सूचित किया कि उसने विशिष्ट नियंत्रण लागू करने के लिए लेखकों के साथ सहयोग किया है। हालांकि, कंपनी ने केवल उपयोगकर्ता द्वारा स्वयं खरीदे गए कार्यों के परामर्श पर प्रतिबंध का उल्लेख किया, दोस्तों द्वारा साझा की गई सामग्री तक पहुंच को बाहर रखा।
हाल ही में, भौतिक पुस्तक विक्रेताओं ने एआई डेवलपर्स द्वारा 2022 से पहले की प्रकाशनों की बड़े पैमाने पर खरीद में वृद्धि की सूचना दी है। यह गतिविधि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बड़े पैमाने पर प्रसार से पहले लिखे गए सामग्री में अधिक विश्वास का सुझाव देती है, जिसका उद्देश्य एआई स्लॉप (AI Slop) के रूप में जाने जाने वाले से बचना है।
गूगल द्वारा घोषित यह नई सुविधा प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय एआई द्वारा विश्लेषण किए गए डेटाबेस को 'शुद्ध' करके इस प्रवृत्ति को मजबूत करती है। चूंकि मॉडल अकादमिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि उत्पादित सामग्री यथासंभव सटीक हो। हालांकि, यह दोहराया जाता है कि त्रुटियों और मतिभ्रम की संभावना पूरी तरह से समाप्त नहीं होती है, इसलिए हमेशा जानकारी की जांच करना और मूल पुस्तकों के साथ सामग्री का उपयोग करना अनिवार्य है।
