Google NotebookLM 新功能：你的專屬家教與辯論教練

更新於 2025/09/11發佈於 2025/09/11閱讀時間約 6 分鐘

無論你是準備期末考的學生、鑽研新領域的研究員，或是需要快速消化大量文件的上班族，我們都活在一個資訊爆炸的時代。真正的挑戰，早已不是取得資訊，而是如何從龐雜的資料堆中，提煉出有價值的洞見，並轉化為自己能應用的知識。我們都曾有過這樣的經驗：盯著滿滿的筆記、報告和線上影片，卻感覺知識總是左耳進、右耳出，難以建立系統性的理解。

Google 旗下的 NotebookLM，近期的一系列更新，讓它從一個筆記工具，轉型為一個整合式的學習與研究平台。它想解決的問題非常明確：如何協助我們更深入地與資料互動，將被動的閱讀，轉化為主動的學習。

6 ways to use NotebookLM to master any subject

NotebookLM：將 AI 深度整合到學習流程每個環節

從靜態筆記到動態學伴：自動生成你的專屬題庫與問題卡

傳統的學習方法中，將筆記內容整理成問題卡或測驗題，是一個非常耗時的過程。NotebookLM 現在將這個流程完全自動化。當你上傳一份演講筆記、一篇學術論文或任何文件後，它可以立即為你生成專屬的學習工具。

這項功能最實用的地方在於它的互動性與客製化。你可以指定問題卡或測驗的主題範圍、調整難易度，甚至可以產生一個連結，直接分享給同學或讀書會成員，進行協同學習。

更關鍵的是，它內建了「深入探究」（deeper dive）的機制。當你在測驗中答錯題目，或對某張問題卡的定義感到困惑時，只需要點擊「解釋」，NotebookLM 就會生成一段詳細的說明，並附上直接指向原始資料來源的引用。

蘇格拉底式教學法：從「給答案」到「引導思考」的學習指南

過往我們使用 AI，大多是「你問我答」的模式，這雖然有效率，卻也容易養成思考上的惰性。NotebookLM 新推出的「學習指南」（Learning Guide）功能，正是要打破這個框架。

當你啟用這個模式，AI 的角色就從一個無所不知的資料庫，轉變為一位循循善善誘的家教。它不會直接給你最終答案，而是會提出一系列具有啟發性的、開放式的問題，引導你自行探索、拆解複雜的問題。這個過程類似於教育學中著名的「蘇格拉底式教學法」，目標是鍛鍊使用者的後設認知（Metacognition）能力，也就是「對自己思考過程的思考」。AI 在這裡扮演的，是一個幫助你建立思考框架、強化批判性思維的夥伴，而非單純的解答者。

不只用看的，還能用聽的：AI 語音為你上演一場正反方辯論

要真正掌握一個複雜的議題，理解不同角度的觀點至關重要。NotebookLM 的「語音總覽」（Audio Overviews）功能，現在升級到不僅能提供高品質的摘要，還新增了幾種極具創意的格式，並支援超過 80 種語言。

新的格式包含：

簡報（Brief）：由單一 AI 主持人，簡潔地摘要你的資料核心概念。
評論（Critique）：由兩位 AI 主持人，針對上傳的文章或設計文件，提供建設性回饋。
辯論（Debate）：由兩位 AI 主持人，根據資料分別代表不同立場進行深入的討論。

「辯論」功能尤其強大。它能有效地幫助我們跳脫自身的同溫層與確認偏誤。透過聆聽一場基於相同資料、但觀點對立的論證，我們可以快速掌握議題的正反兩面，這對於準備課堂討論、商業談判，或是單純想建立更全面的觀點，都是極為高效的訓練方式。

報告產生器的再進化：依據內容智慧生成，還能自訂專屬模板

NotebookLM 的報告生成功能變得更聰明了，系統會動態分析你上傳的資料屬性，並主動建議最適合的報告格式。舉例來說，當你上傳一篇經濟學論文，它可能會建議你生成一份「關鍵術語詞彙表」；若你上傳的是一篇短篇小說，它則可能會建議你生成「角色分析報告」。

對專業工作者而言，更具吸引力的是「自訂範本」功能。你可以設計一個符合自己工作流程的報告模板，例如「每週專案進度摘要」或「客戶背景簡報」。設定完成後，未來只需要匯入最新的資料，AI 就能一鍵生成格式一致的客製化文件，這對於需要處理大量重複性報告的工作者來說，無疑是生產力的一大解放。

TN科技筆記的觀點

這次更新最值得稱讚的，是Google 對於 notebooklm 這項工具理念的轉變，特別是「學習指南」和「辯論」這兩項功能，它們的設計目的不是幫使用者「節省思考」，而是「促進思考」，培養獨立思考與批判性思維的能力。此外，自訂報告模板的功能，展現 Google 將此工具從學生市場，延伸至專業知識工作者市場的潛力，讓它不僅是學習工具，更是知識管理與工作流程自動化的利器。
而 AI 生成的「評論」或「辯論」，其觀點的品質與公正性如何確保，或許也是 notebooklm 的一大挑戰。AI 依然有機率生成看似合理、但事實上存在謬誤的論證，使用者也需要具備基礎的判斷力與獨立思考能力，而不是一昧地接受 AI 給的所有資訊。我們應該思考的，是如何利用這些工具來提出更好的問題、建構更完整的知識體系，最終做出更高品質的決策。