這是 AutoGPT，突破人工智慧極限的自主 ChatGPT

幾週前，電玩遊戲開發者 Toran Bruce Richards 在 Github 上啟動了 AutoGPT 專案。這位自稱為「Significant Gravitas online」的開發者將 AutoGPT 描述為“一個實驗性的開源應用程式”旨在GPT-4，最新語言模型更新在後面聊天GPT, 作品“完全自主”。專案“突破人工智慧可能的界限”，我們可以在 Github 頁面上閱讀。

https://twitter.com/SigGravitas/status/1641437094043332614?s=20

已獨立的 ChatGPT

具體來說，人工智慧能夠從頭到尾管理任務無需人類幹預來引導它。為此，此版本的 ChatGPT 訪問互聯網來搜尋和收集有用信息，然後依靠 GPT-4 模型生成文字或程式碼。最後，AI使用先前版本的語言模型GPT-3.5來儲存和匯總文件。為了處理漫長而複雜的任務，AutoGPT 因此編譯幾種語言模型。最終，在最初的請求之後，人類不再介入創造過程。

提問者副AutoGPT 的創建者解釋說，他希望能幫助語言模型“適應需要長期規劃的任務”。 L'應用程式開源“可以將 GPT4 推理應用於需要長期規劃和多個步驟的更大、更複雜的問題””，開發商補充道。

「以最少的人類請求進行操作的能力是 AutoGPT 的一個重要方面。它將本質上是高級自動完成的大型語言模型轉換為能夠執行操作並從錯誤中學習的獨立代理。”，托蘭·布魯斯·理查茲解釋道。

AutoGPT 與 ChatGPT 的差別在於：自我評價的能力。在執行任務期間，人工智慧可以分析其工作方式以進行改進。例如，在研究階段，AutoGPT 自發性地意識到必須確保所諮詢的網站是可靠的。此外，他也意識到自己記憶力的限制。因此，人工智慧將自動將有助於其專案繼續進行的基本資料記錄在文件中。這種意識顯著提高了 ChatGPT 的資訊保留能力。部分歸功於記憶體的增加，人工智慧無需程式設計師重新建構即可完成專案。

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AutoGPT 的可能性

托蘭·布魯斯·理查茲 (Toran Bruce Richards) 首先使用人工智慧改進一段程式碼，測試它，並將結果列出在文件中。他還要求 AutoGPT 透過瀏覽網路上的新聞文章來研究一系列主題，然後再提供他摘要。作為Prometheus，Bing 的聊天機器人，AutoGPT能夠進行線上搜尋。它不限於資料庫，這顯然增加了它的可能性。

https://twitter.com/SullyOmarr/status/1645205292756418562?s=20

很快，許多網路使用者對這個計畫產生了興趣。他們使用 Github 上的教學在自己的電腦上執行 AutoGPT。根據 Twitter 上出現的評價，人工智慧還能夠進行完整的市場研究、撰寫食譜（從研究、寫作和格式化）或透過分析線上數據來想像一家新的新創公司。

“這太瘋狂了，他創建了食譜清單、異國情調的食材清單、簡介，並開始寫這本書”一位網路使用者作證說，他要求 AI 設計一本關於 20 種最好的日本料理的書，中等的。

其他網路使用者改用 AutoGPT嘗試自動化加密貨幣交易。透過利用人工智慧功能，他們會自動根據市場條件調整交易，以產生利潤。結果還不是很有說服力，在這種情況下程序仍然需要人工監控。然而，一些交易員仍在繼續嘗試。

https://twitter.com/valleyunder/status/1645759474102333440?s=61&t=5A32Y-EnOLZtQ0BqrAtE9A

AutoGPT 是如何運作的？

為了讓 AutoGPT 處理任務，使用者必須先為其命名、指派特定角色並向其解釋要做什麼在五個目標中。第一步可以讓您分解一個漫長的過程。然後AI開始一項一項執行任務，直到整個過程完成。理論上使用者不應幹預該過程。事實上，有時人工智慧會循環運行或在此過程中產生不必要的任務。

在此過程中，AutoGPT 會要求允許下一步，從而允許使用者監控任務的進度。開發商包括連續模式，它授權人工智慧完全自主地發展到其應用。然而，他強烈建議不要激活該模式，因為它是“有潛在危險，可能會導致你的人工智慧永遠運行或執行你通常不允許的操作”。托蘭·布魯斯·理查茲意識到他的創作所帶來的風險，強調：“始終建議人工監督”。這個可以“減輕潛在問題”並引導AI走向預期結果。