Note

白勻_道場主 謝謝回饋及留言. 我是把各種 AI 工具當成不同技能的助理來使用，因此沒有把 AI 當成取代所有工作。我非常愛用 NotebookLM，也覺得越來越好用。 雖然 NotebookLM 的迅速大量讀取資料後立即生成摘要與內容整理的確大大提升效率，但面對專業或結構複雜的領域，NotebookLM可能會出現理解錯誤、過度簡化或忽略關鍵背景資訊的情況，所以仍需要人工介入不管是校對與修正或者報告方向的修飾。 1) 內容理解的局限性：NotebookLM 可用於整理醫學文獻，但醫學領域的資訊需要精確解讀。 舉例：分析報告顯示「該臨床試驗發現，在 60 歲以上的患者中，使用 A 藥物的組別，與使用 B 藥物的組別相比，心血管併發症發生率下降了 15%。然而在 40-59 歲患者中，該趨勢不顯著。」 AI 可能只使用餵進去不夠全面的資料而出現理解錯誤：「A 藥物能降低心血管併發症的風險。」 而問題在於 AI 忽略了年齡因素，將結論過度簡化。也可能影響準確性，因為輸入資料的品質，在分析的結果和提供的答案受到上傳資料的品質和相關性影響。尤其是輸入的資料本身存在涵蓋不足、錯誤或偏頗。 2) 創造性有限：NotebookLM 的主要功能是基於現有資料進行分析和提取，我自己使用上覺得在產生全新的創意或見解方面還不太行。 3) 缺乏筆記編輯和管理功能及進階知識組織和連結功能：相較於一些專門的筆記軟體，NotebookLM 的筆記編輯功能較為簡單，例如無法進行複雜的格式排版、缺乏完善的標籤和分類系統; 或相較於一些強調知識圖譜、雙向連結等概念的知識管理工具，NotebookLM 在這些部分較薄弱。