Mot slutten av 2022 lagde Dan Shipper en chatbot basert pÄ alle episodene fra the Huberman Lab-podkasten (fra Andrew Huberman).
Det er snart to Är siden, og med tanke pÄ hvor fort utviklinga gÄr innenfor kunstig intelligens er det vel nÊrmere en mannsalder. Selv om det ikke er en rykende fersk nyhet akkurat, syns jeg det er verdt Ä utforske tanken av Ä trene opp en chatbot pÄ det som sies i en podkast. For det er definitivt relevant den dag i dag, og ikke utbredt pÄ langt nÊr sÄ mye som det kunne vÊrt.
Hvorfor er en chatbot relevant for en podkast?
For det fÞrste er det utrolig fascinerende Ä tenke over at du da kan stille spÞrsmÄl, og fÄ svar, basert pÄ hva som sies en podkast som har hÞy troverdighet i seg selv. Hvor bÄde verten og gjestene er blant de mest kunnskapsrike innenfor sitt felt.
En annen ting jeg likte godt med artikkelen til Dan Shipper var at han adresserte nettopp det her med troverdighet. Om hva du trenger av info for Ä sitte igjen med fÞlelsen av at svaret du fÄr fra chatbotten er sant:
If every time it answered a question it told me its sourceâe.g., where in the episode I could go to find more informationâit wouldnât matter as much if the answer was vague or slightly wrong because I could check its work.
Han nevner ogsÄ at det er fullt mulig med det som var dagens teknologi, i 2022, og som jeg skal vise deg et eksempel pÄ, men det tar vi mot slutten.
Mer verdi ut av eksisterende innhold
For de som lager podkasten kan de da fÄ mye mer verdi ut av det de lager, og allerede har lagd. Som Dan nevner i artikkelen:
To start, it means that thereâs a new way to monetize any existing set of intellectual property.
You might not pay to access a back catalog of all Huberman Lab episodesâbut if that back catalog was reformatted to be a chatbot that could instantly answer your science questions, thereâs a good bet youâd input your credit card.
The same is true for all sorts of writers, podcasters, and YouTubers across the content creation spectrum.
Det er en utrolig spennende tanke, spÞr du meg. Ikke bare blir det lettere for alle og enhver Ä finne tilbake til ett spesifikt Þyeblikk, som du kanskje husker sÄnn halvveis, men som du veldig gjerne skulle hÞrt igjen. Samtidig blir det en helt ny mÄte utforske episodene fÞr du hÞrer pÄ dem.
Utforske podkaster gjennom sĂžk
Dersom jeg ville lĂŠrt mer om sĂžvn kunne jeg oppsĂžkt Huberman-botten, og sĂžkt opp âHvilke tre grep kan jeg ta i dag for Ă„ forbedre sĂžvnen min?â.
For hvis jeg hadde prÞvd Ä google det samme spÞrsmÄlet hadde jeg nok valgt en kilde som jeg ser pÄ som troverdig. Og om jeg da hadde sett at ett av sÞkeresultatene kom fra Andrew Huberman er det nok den jeg hadde klikka meg inn pÄ den.
BÄde fordi det er en type jeg har kjennskap til fra fÞr av, eller som jeg har hÞrt pÄ tidligere, som virker troverdig. OgsÄ fordi det er den mÄten vi velger hvilke sÞkeresultater som er relevante for vÄrs.
Om du blir presentert med 15 resultater pÄ et sÞk, da velger du gjerne blant de 5 fÞrste, bare fordi du gidder ikke Ä se gjennom alt. Og dersom én av de 5 fÞrste resultatene ogsÄ kommer fra en kilde du kjenner til fra fÞr, er det sannsynligvis den kilden du velger Ä gÄ til for Ä lÊre mer.
Gira pÄ Ä prÞve?
Huberman-boten er riktignok gjemt bak en betalingsmur, sĂ„ jeg har ikke prĂžvd den sjĂžl. Skal sies at du kan betale sĂ„ lite som 20 i mĂ„neden, sĂ„ det er ikke den stĂžrste prisen Ă„ betale for Ă„ gi det et forsĂžk. Samtidig virker den nettsida â Every som den heter â som et veldig bar sted Ă„ starte hvis du vil lĂŠre mer om kunstig intelligens, og hvordan det kan anvendes pĂ„ ulike mĂ„ter.
Men! Du kan faktisk teste en chatbot som er trent pÄ episodene fra Tim Ferriss-pÄdden. Eller.. Strengt talt er det bare et vanlig sÞk (som er trent opp pÄ transkriberingene fra podkasten). Det er ikke en faktisk chatbot hvor samtalen gÄr fram og tilbake, men det gjÞr ikke noe, for sluttresultatet blir nok mer eller mindre det samme.
Eksempel fra Tim Ferriss-boten
Det som er litt komisk er at Tim Ferriss og Andrew Huberman er to typer som er ganske like, ut i fra hva de skriver og snakker om, sÄ her blir det minimalt med omstilling.
SpÞrsmÄlet du stiller
Det fĂžrste du blir mĂžtt med er som sagt et sĂžkefelt:
Deretter kan vi stille det samme spÞrsmÄlet som jeg nevnte tidligere. Her har det faktisk ingenting Ä si om du skriver pÄ engelsk eller norsk. Den forstÄr begge deler, som egentlig er skikkelig kult.
SpÞrsmÄlet jeg stilte var altsÄ:
Hvilke tre grep kan jeg ta i dag for Ă„ forbedre sĂžvnen min?
Og svaret jeg fikk var det her:
I tilfelle det er vanskelig Ä lese hva som stÄr pÄ bildet kan du lese teksten nedenfor, eventuelt bare Ä hoppe glatt over til neste overskrift.
Svaret du fÄr
- Limit Caffeine Intake:Â Tim Ferriss suggests restricting caffeine consumption before midnight, as caffeine has a long quarter-life and may still be in your system by bedtime. Monitoring and reducing your caffeine intake, both in amount and timing, can significantly impact sleep quality. Tim tracks his sleep using the Oura Ring, a tool that helps him analyze interventions affecting sleep quality and different sleep stages.
- Exercise and Sun Exposure:Â Engaging in exercise and getting sun exposure, particularly before lunch, can enhance sleep quality by promoting deep, restorative sleep and aiding in falling asleep faster. Prioritizing physical activity and natural light exposure earlier in the day can positively influence the onset and overall quality of your sleep.
- Optimize Sleep Environment:Â Pay attention to your sleeping environmentâs temperature for better sleep quality. Tim Ferriss mentions using a cover from Eight Sleep on his bed, which he finds tremendously helpful for improving both the speed of falling asleep and overall sleep quality. Ensuring that your sleep environment is conducive to rest can lead to more restful and rejuvenating sleep.
Personlig har jeg hÞrt mye pÄ den podcasten, og mye av det som nevnes her virker kjent, ut fra hva jeg har hÞrt tidligere.
Verdt Ă„ merke seg
Her har de faktisk tatt tak i det som Dan Shipper nevnte tidligere, hvor du fÄr linker til episodene hvor informasjonen er henta fra.
Derimot sÄ fÄr du ikke det nÞyaktige tidspunktet, eller tidskoden som det heter, som hadde gjort det enda mer brukervennlig, og Þkt troverdigheten i stÞrre grad, men det er definitivt en god start. For hvis jeg da vil lÊre mer om sÞvn kan jeg hÞre pÄ de spesifikke episodene som er nevnt der.
Avsluttende ord
Shit in, shit out
Som med mye annet er det en âshit in, shit outâ-situasjon. Med andre ord, om det som sies i podkasten ikke stemmer, at informasjonen faktisk er feil, sĂ„ vil jo ikke det korrigeres. Resultatet du fĂ„r er kun sĂ„ bra som informasjonen du putter inn. PĂ„ samme mĂ„te som med kaffe.
Om du bruker en kaffemaskin til 80 000 kr, eller en til 100 kr, har ingen verdens ting Ä si for smaken du sitter igjen med. Det vil uansett vÊre avhengig av kaffen, altsÄ de kverna bÞnnene du bruker. SÄ om de er ekstremt mÞrkbrent (hÞy temperatur over lang tid f. eks) sÄ vil sannsynligvis ikke smaken komme tydelig fram.
NÄr det kommer til transkriberingene fra episodene til en podkast, vil det da bÄde handle om det som sies, men ogsÄ skrivefeil og formatering i teksten.
Hva som gjĂžr det spennende
Konseptuelt sett er det en fascinerende tilnÊrming. Bare tenk pÄ muligheten rundt det Ä utforske en ny podkast pÄ.
Plutselig kan du spesifisere hvilke temaer du er interessert i, og fÄ konkrete anbefalinger til episoder du kan like, som handler om nettopp de temaene. Du fÄr altsÄ en personlig tilpassa anbefaling, som egentlig ville vÊrt vanskelig Ä komme fram til selv om du hadde spÞrt personen som lagde podkasten til Ä starte med.
Samtidig er det jo ikke utbredt den dag i dag, sÄ kanskje det ikke er en mÄte folk Þnsker Ä interagere med podkaster pÄ i det hele tatt?
Hva tenker du? Er det noe du ville brukt? Ser du andre fordeler eller ulemper? Som alltid vil jeg gjerne hÞre hva du tenker. Bli med Ä diskuter det pÄ discord, om du ikke er der allerede.