硅谷最新的AI宠儿:Auto-GPT

硅谷最新的AI宠儿:Auto-GPT

2023-04-25    04'16''

主播: 英语小小孩

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介绍:
硅谷对自动化一切的追求是永无止境的,这解释了它最近的痴迷:Auto-GPT。 本质上,Auto-GPT 利用 OpenAI 最新 AI 模型的多功能性与在线软件和服务进行交互,使其能够“自主”执行 X 和 Y 等任务。但由于我们正在学习大型语言模型,这种能力似乎是像海洋一样宽,但像水坑一样深。 Auto-GPT——你最近可能已经在社交媒体上看到了它——是一款开源应用程序,由游戏开发商 Toran Bruce Richards 创建,它使用 OpenAI 的文本生成模型,主要是 GPT-3.5 和 GPT-4,“自主地”行动” 这种自主性没有任何魔力。Auto-GPT 只是处理对 OpenAI 模型初始提示的跟进,询问和回答它们,直到任务完成。 基本上,Auto-GPT 是 GPT-3.5 和 GPT-4 与指示 GPT-3.5 和 GPT-4 做什么的伴侣机器人配对。用户告诉 Auto-GPT 他们的目标是什么,然后机器人使用 GPT-3.5 和 GPT-4 以及几个程序来执行实现他们设定的任何目标所需的每一步。 使 Auto-GPT 具有合理能力的是它能够与在线和本地的应用程序、软件和服务(如网络浏览器和文字处理器)进行交互。例如,给出“帮助我发展我的花卉业务”这样的提示,Auto-GPT 可以制定一个有点合理的广告策略并建立一个基本的网站。 正如试验过 Auto-GPT 的软件开发人员 Joe Koen 通过电子邮件向 TechCrunch 解释的那样,Auto-GPT 本质上是自动化多步骤项目,这些项目需要使用面向聊天机器人的 AI 模型来回提示,比如, , OpenAI 的 ChatGPT。 “Auto-GPT 定义了一个与 OpenAI 的 API 通信的代理,”Koen 说。“该代理的目标是执行 AI 为响应代理请求而生成的各种命令。在代理开始执行命令之前,系统会提示用户输入以指定 AI 的角色和目标。” 在终端中,用户描述 Auto-GPT 代理的名称、角色和目标,并指定最多五种实现该目标的方法。例如: 名称:智能手机-GPT 角色:旨在寻找最佳智能手机的人工智能 目标:找到市场上最好的智能手机 目标 1:针对当今市场上的不同智能手机进行市场调查 目标 2:获得前五名的智能手机并列出它们的优缺点 在幕后,Auto-GPT 依靠内存管理等功能来执行任务,以及 GPT-4 和 GPT-3.5 用于文本生成、文件存储和摘要。 Auto-GPT 还可以连接到语音合成器,例如ElevenLabs,这样它就可以“拨打”电话。 Auto-GPT 在 GitHub 上公开可用,但它确实需要一些设置和专业知识才能启动和运行。要使用它,Auto-GPT 必须安装在像 Docker 这样的开发环境中,并且必须使用来自 OpenAI 的 API 密钥注册——这需要一个付费的 OpenAI 帐户。 这可能是值得的——尽管还没有定论。早期采用者已经使用 Auto-GPT 来承担更好地委托给机器人的各种平凡任务。例如,Auto-GPT 可以处理诸如调试代码和写电子邮件或更高级的事情,比如为新创业公司制定商业计划。 技术咨询公司 UST 的首席架构师 Adnan Masood 表示:“如果 Auto-GPT 遇到任何障碍或无法完成任务,它将开发新的提示来帮助它应对这种情况并确定适当的后续步骤。”一封电子邮件中的 TechCrunch。“大型语言模型擅长生成类似人类的响应,但依赖于用户提示和交互来提供所需的结果。相比之下,Auto-GPT 利用 OpenAI API 的高级功能在无需用户干预的情况下独立运行。” 最近几周,出现了使 Auto-GPT 更易于使用的新应用程序,例如AgentGPT和 GodMode,它们提供了一个简单的界面,用户可以在其中直接在浏览器页面上输入他们想要完成的内容。请注意,与 Agent-GPT 一样,两者都需要来自 OpenAI 的 API 密钥才能解锁其全部功能。 然而,与任何强大的工具一样,Auto-GPT 也有其局限性和风险。 根据工具提供的目标,Auto-GPT 可能会以非常……意想不到的方式运行。一位 Reddit用户声称,鉴于在服务器实例中花费 100 美元的预算,Auto-GPT 创建了一个关于猫的维基页面,利用实例中的一个缺陷获得管理员级别的访问权限,并接管了它所在的 Python 环境运行 - 然后“杀死”自己。 还有 ChaosGPT,它是 Auto-GPT 的修改版,其任务是“毁灭人类”和“建立全球主导地位”等目标。不出所料,ChaosGPT 并没有带来机器人世界末日——但它已经在推特上相当不客气地谈论人类。 可以说,比 Auto-GPT 试图“毁灭人类”更危险的是,在其他完全正常的情况下可能会出现意想不到的问题。因为它是建立在 OpenAI 的语言模型之上的——像所有语言模型一样,这些模型容易出错——它可能会出错。 这不是唯一的问题。成功完成一项任务后,Auto-GPT 通常不会回忆起如何执行它以供以后使用,而且——即使它记得——它通常也不会记得使用该程序。Auto-GPT 还难以有效地将复杂任务分解为更简单的子任务,并且难以理解不同目标如何重叠。 “Auto-GPT 说明了生成人工智能的力量和未知风险,”Salesforce 的 Service Cloud 首席执行官兼 Auto-GPT 爱好者 Clara Shih 通过电子邮件表示。“对于企业而言,在开发和使用 Auto-GPT 等生成式 AI 技术时,将人纳入循环方法尤为重要。”