全球公敌之黑科技教父Auto-GPT实测报告一场AI革命的不完美启蒙

在这篇深入探索Auto-GPT功能与局限性的文章中，我们将揭开这个前沿技术背后的神秘面纱，展现其创造力和潜力，同时也会指出它目前面临的一些挑战。首先，我们来看看Auto-GPT如何通过数据挖掘和分析，为我们提供了电视盒子市场的Top5推荐。这项任务虽然看似简单，但却需要高精度的数据处理能力，以及对信息的敏锐理解。

然而，在这个过程中，Auto-GPT所依赖的人工智能模型GPT-4显示出了其巨大的潜能。尽管仅能提供Top5参数和价格，没有列出数据来源或评判标准，但它已经展示了一定的自主性，并且能够独立完成任务。此外，虽然没有进行市场分析，只是单列出了数据和配置，但是这种直接且详细的呈现方式为用户提供了一个清晰而直观的参考。

接下来，我们转向第二个测试——自动写作。在这个测试中，Auto-GPT被赋予了赛博朋克科幻小说的大纲撰写任务。令人惊喜的是，它以文件夹中的多个文件形式成功完成了这一任务，每个文件都详尽地记录了内容，并且每一部分都是基于同一个世界观生成。这说明Auto-GPT具有很强的地图记忆能力，可以保持在相同背景设定下，不偏离故事线索。

尽管没有完全完成整篇文章，但故事脉络已非常清晰，有时甚至可以说是在“创作”新的文字。不过，这也暴露了当前问题之一，即成本极高。使用GPT-4作为基础，其单个token价格远高于GPT-3.5，而且实际使用情况下，对话量远超过提示词，因此成本可能会迅速增加到不可接受的程度。

此外，还有两个主要问题需要解决：常见死循环现象以及执行速度过慢。在处理无法解答的问题时，Auto-GPT可能陷入无休止重复相同步骤的情况，而对于脚本执行出现错误时，也经常进入修复死循环，从而浪费大量资源。此外，由于响应速度较慢，与其他联网AI工具相比，如New Bing，其快速获取信息并分析内容的手段显得尤为不足。

最后总结一下.Auto-GPT正试图实现通用人工智能（AGI）的目标，即脱离人类监督自行完成各种“创意任务”。通过创建子智能体并让它们利用大型语言模型（LLM）来独立工作，是未来发展的一个方向。但是目前LLM仍然存在一定弱点，如难以抓住当前状态、经常陷入死循环以及无法长期记忆后续任务需求。此外，加快执行效率也是迫切需要解决的问题，以便使这些AI更有效地协助人类工作。