一大波韭菜被收割了
最近很多人在交流對於AutoGPT的震驚和激動。AutoGPT是一個開源的應用程式，展示了GPT-4語言模型的能力。這個程式由GPT-4驅動，自主地開發和管理業務，以增加淨值。它是GPT-4完全自主執行的第一個例子，突破了人工智慧的可能性。雖然AutoGPT的創新令人興奮,但它也暴露出橫行的“AGI焦慮”。
並且實際上這是割了一波韭菜。因為不少人的token開支嚴重超支了。幾天的token支出約等於前面幾周甚至一個月的總支出。要執行AutoGPT，需要API金鑰。API金鑰是收費的，而且價格不菲。據報導，一個完整的開發日可以輕易花費20美元的API費用。
AutoGPT並不是完整的產品
為什麼我說這是割韭菜呢?首先AutoGPT的實現原理並不複雜,真正關心GPT並且認真評估其能力的人早就預計到了這樣的處理方式。其次這種類似於遞迴的任務處理雖然的確就是求解複雜任務的基礎流程,但要目前AutoGPT的實現也過於簡單粗暴。在完成一些簡單的任務之外並不能真正提供多大的幫助。所以,除了令普通大眾驚歎,AutoGPT技術本身的創新性還是存疑的。
同時AutoGPT還存在較大侷限:
- 1. 任務終止條件目前沒有辦法很好地設定，不少人是強行終止遞迴以控制計算量。這使得GPT很難真正達到“自主”生成的效果。
- 2. 終止條件的理論模型還沒建立。AutoGPT並沒有提供如何為不同型別的任務輸入正確地設定終止條件。這本質上是自動程式設計中一個重要而難以解決的問題。
所以除了能帶給大家驚歎和震驚,AutoGPT本身並沒有什麼真正原創的內容。它只是把原本需要人工完成的遞迴思考過程自動化了,但距離真正具備人工智慧應有的理解與判斷能力還有較大差距。它還遠無法達到自動程式設計的要求，甚至它並不保證每個遞迴步驟是完全正確的。不信的話你可以嘗試一下讓AutoGPT把一頭成年大象放入冰箱，或者為你開一家公司成為世界首富。
更可氣的是，大家花費了真金白銀的token，真正收穫最大的是OpenAI。因為所有這些任務都是訓練了他們的GPT模型，然後大家齊聲說"謝謝啊"
GPT只是扮演了成功學大師
更核心的問題是,這其實就是成功學大師的套路。不少人希望用AutoGPT去執行復雜任務,甚至興起透過它賺錢的想法。而成功學大師的套路就是:
- 在你不熟悉的領域給出看起來正確的方案或流程。AutoGPT似乎也達到了這個效果,讓許多人覺得它可以勝任各種複雜工作。
- 你甚至可以一步一步去實踐,每一步都能獲得到正面反饋。但成功學大師絕對不會保證他提供的方案能必然成功,甚至很難成功。AutoGPT也同樣面臨這個問題,它並不能保證生成的任何結果都是可行的。
- 但是你所支付的費用是不會退回的。一旦你投入了計算資源去訓練AutoGPT,即便最終效果不盡人意,你也無法收回成本。這與成功學大師收取的費用性質是一致的。
所以,儘管AutoGPT的表現讓許多人眼前一亮,但要在實際中得到廣泛應用,它還有很長的路要走。大家之所以感到震驚，那是因為GPT在大家不熟悉的領域說著一堆完全正確的廢話。我們必須明確它現有的侷限,而不應被其中產生的單一案例所迷惑。以成功學大師的套路來看,AutoGPT還遠未達到其承諾的效果。雖然AutoGPT代表了人工智慧領域的進步,但真正走向實用化還有待於進一步發展。
真正有意義的部分
AutoGPT並非一無是處，它展現出來的求解複雜任務的演演算法邏輯是正確的。GPT本身只是一個工具，一個終於開始說人話的工具。圍繞這個工具衍生出去的未來值得大家期待。並且整個技術圈終於可以開始嘗試幾千年來的人類問題，人究竟是如何思考，如何推理，如何解決自己面臨的問題的。人工智慧將會出現加速發展的階段。