OpenAI官方AutoGPT，要來了！

就在AutoGPT項目破10萬Star之際，OpenAI也放出重磅炸彈，由聯(lián)合創(chuàng)始人格雷格·布洛克曼（Greg Brockman）親自現(xiàn)場演示了ChatGPT即將上線的新功能。

比如要一張這樣有氛圍感的晚餐圖片：

(資料圖片僅供參考)

采納ChatGPT推薦的菜譜之后，想要去買食材？

直接一句話，買菜平臺的購物車就給你加好了：

想要分享買了啥？

一句命令直接鏈接發(fā)推特，整個過程你根本不用打開“小藍鳥”：

聯(lián)網(wǎng)能力的加入，則可以讓它自動對回答進行事實核驗。

甩給它一個Excel文件，也是唰唰唰就開始分析：

完全是AutoGPT的感覺了有沒有！

在演示現(xiàn)場，聯(lián)合創(chuàng)始人布洛克曼劇透，新功能上線的時間，就在我給大家演示完之后（After this talk, you will be able to access this yourself）。

話音剛落，掌聲雷動。

要知道，此前OpenAI官宣要在ChatGPT上引入插件功能就引發(fā)熱議。如今隨著實測效果曝光，絲滑的效果更是把期待值拉滿了。

有網(wǎng)友就表示：

在TED演講現(xiàn)場真實測試發(fā)一條推特，可見你們對自家AI的信任！

不過在等待結(jié)果時，老哥看著還是非常屏氣凝神的，后面測試成功后才笑了起來~

所以，ChatGPT這些新功能具體效果如何？就跟著老哥一起來看看。

聊天界面直接加購物車、發(fā)推特

如下圖所示，即將到來的“Auto功能”藏在三個不同的新模式之中：

Browsing、Code Interpreter和Plugins。

Plugins可以讓ChatGPT接入各種外部應(yīng)用，Browsing能開啟聯(lián)網(wǎng)能力，Code Interpreter則通過自動寫代碼幫你進行各種數(shù)據(jù)分析。

先看Plugins模式。

布洛克曼首先演示了ChatGPT接入Dall·E后擁有的新能力。

我們想在演講之后進行一頓晚宴，請給我們一份食譜建議，然后把它生成一張圖片”。

很快，ChatGPT就給出菜單，包括：藜麥沙拉、奶酪烤蘑菇、果盤、奶油南瓜湯、手工面包和雞尾酒等等，每個菜都詳細(xì)介紹了用啥具體食材搭配。

然后依靠Dall·E App插件，一張看起來非常有氛圍的大餐圖片就出來了。

布洛克曼介紹，Dall·E插件在畫這張圖時，其實就是自己給自己寫提示詞，寫了下面這么一大堆：

擱在以前，這都是需要我們?nèi)祟愖约簛碜龅摹，F(xiàn)在這種“小事兒”交給ChatGPT就行了。

生成食譜之后，該準(zhǔn)備相應(yīng)的食材了吧。

同樣，只需要給ChatGPT下達命令：選擇“Instacart”（美國生鮮電商）插件，輸入文字“現(xiàn)在為之前建議的菜譜列一份購物清單”。

在這里，布洛克曼還給它加了個小任務(wù)：“并在推特上分享給所有TED觀眾”，這就需要選上一個叫做“Zapier”（一個可以連接各種應(yīng)用的自動化工具）的插件。

在Instacart平臺加購稍微耗費了ChatGPT一點時候，然后鏈接就出來了（這里也用到了“檢索”插件）。

打開之后“誠不我欺”，食材都被安排好了，直接下單即可。

（當(dāng)然，在此之前，你也可以隨意為某些食材增加一些數(shù)量，或者家里已經(jīng)有的刪掉就可以了。）

接著，ChatGPT再次確認(rèn)布洛克曼是否需要將鏈接分享到推特平臺，布洛克曼回答yes。

只見一頓自動操作之后，ChatGPT彈出來一個Zapier給出的預(yù)覽界面，上面有布洛克曼的推特賬戶名稱，以及一會要發(fā)布的文案供驗證和檢查。

沒什么問題后，點擊Run就可以發(fā)表了。

這時的布洛克曼略顯緊張，不過成功了！

ChatGPT自動幫他發(fā)好了一條推特，布洛克曼本人全程連推特網(wǎng)站碰都沒碰一下。

量子位專門去他的主頁看了一下，確實有這條推特，點擊里面的鏈接，也確實是前面我們看到的購物車界面。

這就是強大的Plugins模式能夠做的事情，是不是非常有AutoGPT那味兒了？

除了這個無縫接入外部應(yīng)用的操作，ChatGPT還可以自己去上網(wǎng)查驗事實了。

眾所周知，聊天機器人有時會給出一些不易覺察的錯誤答案，引發(fā)誤導(dǎo)。

如下圖所示，布洛克曼問它OpenAl的兩篇博客文章“Unsupervised Sentiment Neuron”和“Learning from human preferences”的發(fā)布相隔了多長時間。

ChatGPT答前者2017年4月24日發(fā)布，后者2017年6月27日發(fā)布，因此，這兩份出版物相隔大約兩個月。

然而事實真的如此嗎？

在這里，就用切換到“Browsing”模式，然后將剛剛那個對話丟給ChatGPT，讓它自己去驗證一下。

注意了，ChatGPT拿到需求后，并沒有直接更新答案，而是一步一步地寫下了自己都要查什么做了什么：

首先我將搜索第一篇文章的發(fā)布日期，來驗證第一個日期。鍵入論文題目開始搜索……該論文的發(fā)布日期在搜索結(jié)果0的摘錄中給出。我將引用這段摘錄來核實用戶提供的第一個日期。查看結(jié)果（可點擊）。然后我去搜索第二篇文章的發(fā)布日期…… 結(jié)果在這里給出…… balabala

經(jīng)此環(huán)節(jié)后，ChatGPT匯總出最終答案——

果然前面全都錯了，第一篇2017年4月6日發(fā)布，第二篇6月13日發(fā)布，兩者間隔兩個月零1周（量子位也實際驗證了一下，這回是對的）。

布洛克曼表示，像這種核驗咱們?nèi)祟愖约浩鋵嵰部梢宰?，但把它交給ChatGPT去做更有價值的事情才對。

而在這個過程中非常詳細(xì)地列出ChatGPT核驗的每一個步驟，則是方便我們?nèi)セ厮菡麄€推理鏈，以防萬一。

接下來，最后一個新功能登場。

這是用Excel表格匯總的過去30年所有人工智能論文（大約有16.7萬篇）。

現(xiàn)在切換到“Code Interpreter”模式，將文件直接上傳，來看看ChatGPT將如何對它進行自動分析。

它先是將表格中所有列名的含義都梳理了一遍，問布洛克曼接下來是想進行數(shù)據(jù)分析還是做可視化。

布洛克曼表示：老實說我自己也不知道想干啥，但我可以讓它給出一些“探索性的圖”。

這是一個超高級別的指令，背后可能包含了很多意圖，ChatGPT必須推斷出我可能感興趣的東西。

聰明的ChatGPT，給了三個選項，包括：

1、每篇論文作者數(shù)量的直方圖，這可以讓我們了解Al研究的典型團隊規(guī)模。

2、每年論文發(fā)表總數(shù)的時間折線圖，它可以向我們展示研究趨勢。

3、論文標(biāo)題的單詞云，它可以向我們展示研究標(biāo)題中最常出現(xiàn)的詞語。

“話音剛落”，ChatGPT就開始通過自己寫代碼生成結(jié)果：

布洛克曼注意到第二個折線圖把2023年也直接安排了，但今年還未結(jié)束，就讓ChatGPT重新進行繪制，ChatGPT當(dāng)然是照做了，并非常細(xì)致地注明2023年發(fā)表的論文總數(shù)是預(yù)測出來的。

以上便是布洛克曼在這場演講中展示的新功能。

不過，想必大家還記得，這其實就是一個月前ChatGPT承諾的更新。

當(dāng)時，OpenAI宣布，ChatGPT將擁有聯(lián)網(wǎng)功能，將可以接入各種外部應(yīng)用，就像擁有“App Store”一樣，想完成任務(wù)直接就可以自動幫你調(diào)用相應(yīng)的App。

現(xiàn)在，這些新功能終于可以結(jié)束內(nèi)測，開始擁抱每一個（有Plus賬號的）人了。

布洛克曼：是時候了解AGI了

演示完功能后，布洛克曼還接受了TED的訪談。

和此前OpenAI CEO奧特曼的訪談不同，布洛克曼回答了很多“干貨”內(nèi)容。有個人觀點的表達、成功經(jīng)驗的分享、以及對質(zhì)疑的直面回應(yīng)。

比如：為什么這次給世界帶來震撼技術(shù)的是OpenAI而不是谷歌？

畢竟在開發(fā)團隊規(guī)模上，OpenAI只有幾百名技術(shù)人員，和谷歌差出了一個數(shù)量級。

布洛克曼的回答如下：

我們都是站在巨人的肩膀上，可以看到全AI行業(yè)在計算、算法、數(shù)據(jù)上都取得了進步。

不過OpenAI在早期，做了一些深思熟慮的選擇。

我們的第一個選擇就是直面現(xiàn)實，比如我們很認(rèn)真地想過如果想要在這個領(lǐng)域取得進展，需要做什么？我們也做了很多沒有用的嘗試，最終你才能看到這些有用的結(jié)果。

我還認(rèn)為，最重要的是讓不同團隊之間可以緊密協(xié)作。

那么，為什么OpenAI會堅信大模型的能力和趨勢？

布洛克曼表示，他們一直都知道深度學(xué)習(xí)最終會通往何處。但具體來看，一個實驗室應(yīng)該怎么做？

他用一個“無心插柳柳成蔭”的例子來說明：

過去我們有人嘗試訓(xùn)練一個模型，預(yù)測亞馬遜平臺評論的下一個字符。

最終，他得到了一個可以分析評論句法的模型，但同時也得到了一個達到SOTA的情緒分析分類器，可以告訴人們這條評論是好評還是差評。

這個算法在現(xiàn)在看來可能不足為奇。但在當(dāng)時我們第一次從底層句法中分析出來語義，我們就知道必須朝這個方向做下去。

當(dāng)然，從ChatGPT誕生以來，質(zhì)疑一直都存在。

比如很多人在體驗后覺得，ChatGPT并沒有在真正意義上掌握知識。

主持人拋出問題，所以擴大模型規(guī)模、大量的人類反饋，會帶大模型通往真正意義上的成功嗎？

布洛克曼的回答非常肯定：是的。

而且補充說：

我認(rèn)為OpenAI的方法一直都是如此，用現(xiàn)實打臉?！覀兊姆椒ㄒ恢倍际侨绱耍仨毻黄萍夹g(shù)極限才能看到它實際的能力。這也是我們?nèi)绾无D(zhuǎn)向新范式。

但OpenAI的堅定，如今也受到了很多質(zhì)疑，尤其是對AI倫理有擔(dān)憂情緒的人。

比如有聲音就表示，作為一個非營利組織，OpenAI不僅掀起了一場全球范圍內(nèi)的技術(shù)趨勢，還使得很多科技巨頭不得不加入進來，這會不會導(dǎo)致AI的發(fā)展產(chǎn)生巨大危險。

馬斯克及千名科學(xué)家呼吁“暫緩AI開發(fā)六個月”，也是出于這個原因。

布洛克曼直言：

從一開始我們考慮如何構(gòu)建通用人工智能時，實際上是希望它能造福全人類。

如果是秘密開發(fā)這一切，然后在弄清楚安全性后，再按下“開始鍵”，你希望你做對了，但對于我來說，并不知道該如何執(zhí)行這一計劃。

可能其他人會這么做，但對于我來說，這是可怕的、感覺不太對。

我認(rèn)為這種路線目前的唯一替代方法，在機器變得完美之前，給人們時間來提建議。

布洛克曼表示，人類開發(fā)計算機、算法等技術(shù)，都是step by step，并且要在推進的每一個階段去弄清楚如何管理好它們。就好像養(yǎng)大一個孩子，是大家共同引導(dǎo)、給它樹立規(guī)矩，而不是教它毀滅人類。

如今，AGI已經(jīng)做好準(zhǔn)備來改變我們使用計算機的方方面面了。

是時候讓我們都了解這項技術(shù)了。

本文作者：豐色 明敏，來源：量子位，原文標(biāo)題：《OpenAI現(xiàn)場演示官方版AutoGPT！創(chuàng)作畫畫發(fā)推一條龍，自主調(diào)用外部應(yīng)用完成任務(wù)》

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