OpenAI官方AutoGPT，要來(lái)了！

就在A(yíng)utoGPT項目破10萬(wàn)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）親自現場(chǎng)演示了ChatGPT即將上線(xiàn)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(mǎi)食材？

直接一句話(huà)，買(mǎi)菜平臺的購物車(chē)就給你加好了：

想要分享買(mǎi)了啥？

一句命令直接鏈接發(fā)推特，整個(gè)過(guò)程你根本不用打開(kāi)“小藍鳥(niǎo)”：

聯(lián)網(wǎng)能力的加入，則可以讓它自動(dòng)對回答進(jìn)行事實(shí)核驗。

甩給它一個(gè)Excel文件，也是唰唰唰就開(kāi)始分析：

完全是AutoGPT的感覺(jué)了有沒(méi)有！

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

話(huà)音剛落，掌聲雷動(dòng)。

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(zhù)實(shí)測效果曝光，絲滑的效果更是把期待值拉滿(mǎn)了。

有網(wǎng)友就表示：

在TED演講現場(chǎng)真實(shí)測試發(fā)一條推特，可見(jiàn)你們對自家AI的信任！

不過(guò)在等待結果時(shí)，老哥看著(zhù)還是非常屏氣凝神的，后面測試成功后才笑了起來(lái)~

所以，ChatGPT這些新功能具體效果如何？就跟著(zhù)老哥一起來(lái)看看。

聊天界面直接加購物車(chē)、發(fā)推特

如下圖所示，即將到來(lái)的“Auto功能”藏在三個(gè)不同的新模式之中：

Browsing、Code Interpreter和Plugins。

Plugins可以讓ChatGPT接入各種外部應用，Browsing能開(kāi)啟聯(lián)網(wǎng)能力，Code Interpreter則通過(guò)自動(dòng)寫(xiě)代碼幫你進(jìn)行各種數據分析。

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(jìn)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(pán)、奶油南瓜湯、手工面包和雞尾酒等等，每個(gè)菜都詳細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(lái)非常有氛圍的大餐圖片就出來(lái)了。

布洛克曼介紹，Dall·E插件在畫(huà)這張圖時(shí)，其實(shí)就是自己給自己寫(xiě)提示詞，寫(xiě)了下面這么一大堆：

擱在以前，這都是需要我們人類(lèi)自己來(lái)做的?，F在這種“小事兒”交給ChatGPT就行了。

生成食譜之后，該準備相應的食材了吧。

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(gè)小任務(wù)：“并在推特上分享給所有TED觀(guān)眾”，這就需要選上一個(gè)叫做“Zapier”（一個(gè)可以連接各種應用的自動(dòng)化工具）的插件。

在Instacart平臺加購稍微耗費了ChatGPT一點(diǎn)時(shí)候，然后鏈接就出來(lái)了（這里也用到了“檢索”插件）。

打開(kāi)之后“誠不我欺”，食材都被安排好了，直接下單即可。

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

接著(zhù)，ChatGPT再次確認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(jiàn)一頓自動(dòng)操作之后，ChatGPT彈出來(lái)一個(gè)Zapier給出的預覽界面，上面有布洛克曼的推特賬戶(hù)名稱(chēng)，以及一會(huì )要發(fā)布的文案供驗證和檢查。

沒(méi)什么問(wèn)題后，點(diǎn)擊Run就可以發(fā)表了。

這時(shí)的布洛克曼略顯緊張，不過(guò)成功了！

ChatGPT自動(dòng)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(méi)碰一下。

量子位專(zhuān)門(mén)去他的主頁(yè)看了一下，確實(shí)有這條推特，點(diǎn)擊里面的鏈接，也確實(shí)是前面我們看到的購物車(chē)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(gè)無(wú)縫接入外部應用的操作，ChatGPT還可以自己去上網(wǎng)查驗事實(shí)了。

眾所周知，聊天機器人有時(shí)會(huì )給出一些不易覺(jué)察的錯誤答案，引發(fā)誤導。

如下圖所示，布洛克曼問(wèn)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(cháng)時(shí)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(gè)月。

然而事實(shí)真的如此嗎？

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

注意了，ChatGPT拿到需求后，并沒(méi)有直接更新答案，而是一步一步地寫(xiě)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(lái)驗證第一個(gè)日期。鍵入論文題目開(kāi)始搜索……該論文的發(fā)布日期在搜索結果0的摘錄中給出。我將引用這段摘錄來(lái)核實(shí)用戶(hù)提供的第一個(gè)日期。查看結果（可點(diǎn)擊）。然后我去搜索第二篇文章的發(fā)布日期…… 結果在這里給出…… balabala

經(jīng)此環(huán)節后，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(gè)月零1周（量子位也實(shí)際驗證了一下，這回是對的）。

布洛克曼表示，像這種核驗咱們人類(lèi)自己其實(shí)也可以做，但把它交給ChatGPT去做更有價(jià)值的事情才對。

而在這個(gè)過(guò)程中非常詳細地列出ChatGPT核驗的每一個(gè)步驟，則是方便我們去回溯整個(gè)推理鏈，以防萬(wàn)一。

接下來(lái)，最后一個(gè)新功能登場(chǎng)。

這是用Excel表格匯總的過(guò)去30年所有人工智能論文（大約有16.7萬(wàn)篇）。

現在切換到“Code Interpreter”模式，將文件直接上傳，來(lái)看看ChatGPT將如何對它進(jìn)行自動(dòng)分析。

它先是將表格中所有列名的含義都梳理了一遍，問(wèn)布洛克曼接下來(lái)是想進(jìn)行數據分析還是做可視化。

布洛克曼表示：老實(shí)說(shuō)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(gè)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(gè)選項，包括：

1、每篇論文作者數量的直方圖，這可以讓我們了解Al研究的典型團隊規模。

2、每年論文發(fā)表總數的時(shí)間折線(xiàn)圖，它可以向我們展示研究趨勢。

3、論文標題的單詞云，它可以向我們展示研究標題中最常出現的詞語(yǔ)。

“話(huà)音剛落”，ChatGPT就開(kāi)始通過(guò)自己寫(xiě)代碼生成結果：

布洛克曼注意到第二個(gè)折線(xiàn)圖把2023年也直接安排了，但今年還未結束，就讓ChatGPT重新進(jìn)行繪制，ChatGPT當然是照做了，并非常細致地注明2023年發(fā)表的論文總數是預測出來(lái)的。

以上便是布洛克曼在這場(chǎng)演講中展示的新功能。

不過(guò)，想必大家還記得，這其實(shí)就是一個(gè)月前ChatGPT承諾的更新。

當時(shí)，OpenAI宣布，ChatGPT將擁有聯(lián)網(wǎng)功能，將可以接入各種外部應用，就像擁有“App Store”一樣，想完成任務(wù)直接就可以自動(dòng)幫你調用相應的App。

現在，這些新功能終于可以結束內測，開(kāi)始擁抱每一個(gè)（有Plus賬號的）人了。

布洛克曼：是時(shí)候了解AGI了

演示完功能后，布洛克曼還接受了TED的訪(fǎng)談。

和此前OpenAI CEO奧特曼的訪(fǎng)談不同，布洛克曼回答了很多“干貨”內容。有個(gè)人觀(guān)點(diǎn)的表達、成功經(jīng)驗的分享、以及對質(zhì)疑的直面回應。

比如：為什么這次給世界帶來(lái)震撼技術(shù)的是OpenAI而不是谷歌？

畢竟在開(kāi)發(fā)團隊規模上，OpenAI只有幾百名技術(shù)人員，和谷歌差出了一個(gè)數量級。

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、數據上都取得了進(jìn)步。

不過(guò)OpenAI在早期，做了一些深思熟慮的選擇。

我們的第一個(gè)選擇就是直面現實(shí)，比如我們很認真地想過(guò)如果想要在這個(gè)領(lǐng)域取得進(jìn)展，需要做什么？我們也做了很多沒(méi)有用的嘗試，最終你才能看到這些有用的結果。

我還認為，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(huì )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)習最終會(huì )通往何處。但具體來(lái)看，一個(gè)實(shí)驗室應該怎么做？

他用一個(gè)“無(wú)心插柳柳成蔭”的例子來(lái)說(shuō)明：

過(guò)去我們有人嘗試訓練一個(gè)模型，預測亞馬遜平臺評論的下一個(gè)字符。

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

這個(gè)算法在現在看來(lái)可能不足為奇。但在當時(shí)我們第一次從底層句法中分析出來(lái)語(yǔ)義，我們就知道必須朝這個(gè)方向做下去。

當然，從ChatGPT誕生以來(lái)，質(zhì)疑一直都存在。

比如很多人在體驗后覺(jué)得，ChatGPT并沒(méi)有在真正意義上掌握知識。

主持人拋出問(wèn)題，所以擴大模型規模、大量的人類(lèi)反饋，會(huì )帶大模型通往真正意義上的成功嗎？

布洛克曼的回答非?？隙ǎ菏堑?/strong>。

而且補充說(shuō)：

我認為OpenAI的方法一直都是如此，用現實(shí)打臉?！覀兊姆椒ㄒ恢倍际侨绱?，必須突破技術(shù)極限才能看到它實(shí)際的能力。這也是我們如何轉向新范式。

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

比如有聲音就表示，作為一個(gè)非營(yíng)利組織，OpenAI不僅掀起了一場(chǎng)全球范圍內的技術(shù)趨勢，還使得很多科技巨頭不得不加入進(jìn)來(lái)，這會(huì )不會(huì )導致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(kāi)發(fā)六個(gè)月”，也是出于這個(gè)原因。

布洛克曼直言：

從一開(kāi)始我們考慮如何構建通用人工智能時(shí)，實(shí)際上是希望它能造福全人類(lèi)。

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

可能其他人會(huì )這么做，但對于我來(lái)說(shuō)，這是可怕的、感覺(jué)不太對。

我認為這種路線(xiàn)目前的唯一替代方法，在機器變得完美之前，給人們時(shí)間來(lái)提建議。

布洛克曼表示，人類(lèi)開(kāi)發(fā)計算機、算法等技術(shù)，都是step by step，并且要在推進(jìn)的每一個(gè)階段去弄清楚如何管理好它們。就好像養大一個(gè)孩子，是大家共同引導、給它樹(shù)立規矩，而不是教它毀滅人類(lèi)。

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

是時(shí)候讓我們都了解這項技術(shù)了。

本文作者：豐色 明敏，來(lái)源：量子位，原文標題：《OpenAI現場(chǎng)演示官方版AutoGPT！創(chuàng )作畫(huà)畫(huà)發(fā)推一條龍，自主調用外部應用完成任務(wù)》