效率提高：如何使用Google的NotebookLM作為研究筆記助手

學術研究的核心是探索和理解，但這個過程常常充斥著資訊管理、關鍵見解提取以及原創想法產生的複雜性和挑戰。研究人員經常需要面對大量文獻，努力從中提取有意義的資訊。

研究人員不僅需要快速吸收大量資訊，更需要從中萃取精華、找出關聯性，並提出具有原創性的見解。然而，傳統的研究方法往往受限於資訊過載、工具不足以及靈感匱乏等問題，使得研究過程變得繁瑣低效。

學術研究的挑戰與 NotebookLM 的潛力

最近Google的一個新工具，NotebookLM 可以作為一個 AI 驅動的研究助理，運用得當的話不只是提高了學者研究的效率，也可能徹底改變我們進行研究的方式。

NotebookLM 的獨特之處在於它能夠將語言模型融入現有的研究內容中，和僅依賴網路資訊跟訓練模型資料的一般聊天機器人不同，NotebookLM 專注於分析和根據你提供的特定來源來回答問題，例如研究論文、書籍摘錄、講座筆記，甚至你自己的筆記。

這種根據你獨特的需求提供見解和協助，透過整合你選擇的資源和資料來源，NotebookLM 避免了從廣泛網路搜尋中可能產生的不可靠資訊或者我們常提到的人工幻覺（hallucination），提供更準確、與主題高度相關的幫助。

在這篇文章中，建議使用者在整理引言時，應盡可能包含作者、書名、頁碼等資訊，以便 NotebookLM 更準確地理解和分析資料。文章提供了使用 Google Play 圖書閱讀器、ReadWise 和 Google Keep 等工具從不同來源收集和整理引言的具體方法。

透過這些方法，你可以建立一個包含你所有閱讀歷史記錄的筆記本，並使用 NotebookLM 探索各種主題之間的關聯、尋找特定作者的觀點、或比較不同書籍對同一概念的闡述。

想像一位歷史系學生正在撰寫關於古希臘民主制度的論文。她使用 NotebookLM 建立了一個筆記本，並上傳了大量的研究材料，包括學術期刊文章、歷史書籍章節、線上資料庫的摘錄，以及她自己的閱讀筆記。

這位學生可以使用 NotebookLM 的對話式界面，詢問關於特定歷史事件、人物或概念的問題，例如「伯里克利對雅典民主的貢獻是什麼？」或「比較和對比雅典和斯巴達的政治制度」。NotebookLM 會根據她提供的資料，快速生成準確且相關的答案，並提供引文以供參考。

此外，她還可以利用 NotebookLM 整理和分析從不同來源收集到的資訊，例如找出不同歷史學家對同一事件的不同觀點、比較不同書籍對同一概念的闡述，或探索特定主題的發展脈絡。NotebookLM 的筆記板功能也能幫助她記錄重要的想法、生成論文大綱，並確保所有引文都符合學術規範。

一位社會學學者正在研究關於社群媒體對人際關係影響的課題。他使用 NotebookLM 建立了一個筆記本，並上傳了近年來發表的重要學術論文、社會心理學書籍章節、網路調查數據，以及他個人的田野調查筆記。

這位學者發現，許多研究都指出社群媒體與人際關係疏離呈現正相關，但他對於這個結論仍抱持懷疑的態度。他利用 NotebookLM 的對話式界面，輸入問題：「是否有證據顯示社群媒體可以增進人際關係？」

NotebookLM 分析了他的資料庫後，提供了一些過去他未曾注意到的研究結果：例如，某些線上社群平台如何幫助人們維繫遠距離友誼，或是促進志趣相投者之間的交流。

這個發現促使學者開始反思：社群媒體對人際關係的影響是否並非單一且絕對的？ 他意識到，研究不能只關注負面影響，更應該探討社群媒體在哪些情況下、以何種方式發揮積極作用。

上面提到的是比較理想的狀況，自然在這個工具的應用上，目前還是有一些限制：

自動產生引文，但不是學術格式： NotebookLM 雖然能夠在回答中告訴你他的引用來源，但是如果要把這些來源變成符合不同學術風格的引文，例如 APA、MLA、Chicago 等。還是要手動格式化。
資料的數量限制：NotebookLM 最多只能上傳 50 個文件到一個資料集（或稱為「筆記本」）中以進行應用。每個添加的文件大小限制約 100MB，包含最多 500,000 字。
軟體還在Beta階段：雖然 Google Labs 還持續在 NotebookLM 中新增功能和改進，也提供了廣泛的功能，但它仍處於發展階段，比如缺乏與某些研究平台的整合。