机器之心报道
机器之心编辑部
英伟达 AI 科学家 Jim Fan 表明，「AutoGPT 只是一项风趣的试验，虽然火爆但并不意味着能够投入生产。」他的观念得到了许多人的附和和言传身教。
仿佛一夜之间，AI 圈出现了一个新晋顶流：AutoGPT。
望文生义，AutoGPT 为自主人工智能，一项使命交给它，它能自主地提出方案，然后履行，彻底不必人类插手的那种。此外其还具有互联网拜访、运用 GPT-3.5 进行文件存储和生成摘要等功能。
例如，用户让 AutoGPT 树立一个网站，提出的要求是让其创建一个表单，并在表单上增加标题「Made with autogpt」，最终将背景更改为蓝色，用时不到 3 分钟，不必人类参加，AutoGPT 自己就搞定了，就像下面展现的那样。期间 AutoGPT 采用的 React 和 Tailwind CSS，都是自己决定的。
一个示例看下来，AutoGPT 已经能够自己上网查资料、运用第三方工具、操作你的电脑。从上线以来，项目热度不减，截至今日，AutoGPT 的 GitHub Star 量到达 78k，立刻挨近 80k，超过了 PyTorch 的 65k。
AutoGPT 地址：github.com/torantulino…
PyTorch 地址：github.com/pytorch/pyt…
要知道，AutoGPT 是一个刚上线没几天的项目，而 PyTorch 的开始版本可追溯到 2018 年。不仅如此，从推特网友的总结来看，AutoGPT 还超过了 Bitcoin、 Django 等项目的 Star 量。
图源：twitter.com/MattPRD/sta…
就连前特斯拉 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 对此都点评道：「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」
不过，与看好 AutoGPT 开展不同的是，来自英伟达的 AI 科学家 Jim Fan 却对此泼了一盆冷水。
Jim Fan 表明自己仅将 AutoGPT 视为一项风趣的试验，仅此而已，并且这项研讨虽然火爆但并不意味着能够投入生产，网上许多酷炫的演示都是精心挑选出来的。
随后，Jim Fan 还表明，在其试验中「AutoGPT 能够很好地处理某些简单且定义明确的使命，但大多数时分对真正有用的、更难的使命，AutoGPT 并不可靠。
这种不可靠性能够归因于 GPT-4 固有的局限性。假如不能拜访 GPT-4 权重或者更好的微调，我以为仅仅经过提示技巧无法从根本上处理问题。
就像没有任何提示能够将 GPT-3 变成 GPT-4 的才能相同，我不以为 AutoGPT + 冻住的 GPT-4 能够可靠地处理重要的杂乱决策。当前的媒体炒作正在将该项目面向彻底不切实际的希望。」
附和者众：AutoGPT 局限大，无法处理任何商业问题
Jim Fan 的观念获得了许多人的附和。有人以为，「固然，AutoGPT 是一个伟大的试验，并将引领经过智能体自主完结许多酷炫工作的浪潮。但它不能成为一个能够构筑处理任何商业问题基础的产品，究竟太不可猜测了。」
光说不练没有说服力，有人言传身教，表明自己整个周六都在让 AutoGPT 翻开一个 docx 文档、翻开其导出的 ChatGPT 对话以供给更多上下文（json）、浏览其他技能内容并重写 docx 文档。遗憾的是，AutoGPT 甚至都未能挨近达成这些目标，仍是抛弃吧。
这类体会比方还有许多，有人针对实际国际的问题测验大量 prompt，但 AutoGPT 总是朝着没有任何含义的不同方向开展。
不同意见者：虽被夸张，其远景与 GPT 相当
在许多人附和 Jim Fan 观念的同时，也有人指出，虽然 AutoGPT 必定被夸张了，并且现在十分「蛮力」、不优雅。但它展现的远景仍然十分强壮，几乎与 GPT 模型相当。
有人从应用的角度分析 AutoGPT 的缺乏，现在它虽然无法很好地处理许多工作，比方循环（loop）、切线、随机完结不同的使命。但要弄清楚的是，AutoGPT 需求大量的脑力，预计它会变得越来越好。
持上述观念的不是个例，「AutoGPT 必定会随时间推移而愈加完善。像这样的项目两年前就已经成为了可能，虽然在任意通用域上的可靠运用或许只能在数年而非数月内到来。」
机器之心的读者们，你们以为 AutoGPT 会是稍纵即逝吗？看不看好它的远景呢？请在评论区留下自己的观念吧！
参考链接：twitter.com/DrJimFan/st…
