機器之心報道
機器之心編輯部
英偉達 AI 科學家 Jim Fan 表示，「AutoGPT 隻是一項有趣的實驗，雖然火爆但并不意味着可以投入生産。」他的觀點得到了很多人的附和和現身說法。
仿佛一夜之間，AI 圈出現了一個新晉頂流：AutoGPT。
顧名思義，AutoGPT 為自主人工智能，一項任務交給它，它能自主地提出計劃，然後執行，完全不用人類插手的那種。此外其還具有網際網路通路、使用 GPT-3.5 進行檔案存儲和生成摘要等功能。
例如，使用者讓 AutoGPT 建立一個網站，提出的要求是讓其建立一個表單，并在表單上添加标題「Made with autogpt」，最後将背景更改為藍色，用時不到 3 分鐘，不用人類參與，AutoGPT 自己就搞定了，就像下面展示的那樣。期間 AutoGPT 采用的 React 和 Tailwind CSS，都是自己決定的。
一個示例看下來，AutoGPT 已經能夠自己上網查資料、使用第三方工具、操作你的電腦。從上線以來，項目熱度不減，截至今天，AutoGPT 的 GitHub Star 量達到 78k，馬上接近 80k，超過了 PyTorch 的 65k。
AutoGPT 位址：https://github.com/torantulino/auto-gpt
PyTorch 位址：https://github.com/pytorch/pytorch
要知道，AutoGPT 是一個剛上線沒幾天的項目，而 PyTorch 的最初版本可追溯到 2018 年。不僅如此，從推特網友的總結來看，AutoGPT 還超過了 Bitcoin、 Django 等項目的 Star 量。
圖源：https://twitter.com/MattPRD/status/1647653434760515584
就連前特斯拉 AI 總監、剛剛回歸 OpenAI 的 Andrej Karpathy 對此都評價道：「AutoGPT 是 prompt 工程的下一個前沿。」
不過，與看好 AutoGPT 發展不同的是，來自英偉達的 AI 科學家 Jim Fan 卻對此潑了一盆冷水。
Jim Fan 表示自己僅将 AutoGPT 視為一項有趣的實驗，僅此而已，而且這項研究雖然火爆但并不意味着可以投入生産，網上很多酷炫的示範都是精心挑選出來的。
随後，Jim Fan 還表示，在其實驗中「AutoGPT 可以很好地解決某些簡單且定義明确的任務，但大多數時候對真正有用的、更難的任務，AutoGPT 并不可靠。
這種不可靠性可以歸因于 GPT-4 固有的局限性。如果不能通路 GPT-4 權重或者更好的微調，我認為僅僅通過提示技巧無法從根本上解決問題。
就像沒有任何提示可以将 GPT-3 變成 GPT-4 的能力一樣，我不認為 AutoGPT + 當機的 GPT-4 可以可靠地解決重要的複雜決策。目前的媒體炒作正在将該項目推向完全不切實際的期望。」
附和者衆：AutoGPT 局限大，無法解決任何商業問題
Jim Fan 的觀點獲得了很多人的贊同。有人認為，「誠然，AutoGPT 是一個偉大的實驗，并将引領通過智能體自主完成很多酷炫事情的浪潮。但它不能成為一個可以構築解決任何商業問題基礎的産品，畢竟太不可預測了。」
光說不練沒有說服力，有人現身說法，表示自己整個周六都在讓 AutoGPT 打開一個 docx 文檔、打開其導出的 ChatGPT 對話以提供更多上下文（json）、浏覽其他技術内容并重寫 docx 文檔。遺憾的是，AutoGPT 甚至都未能接近達成這些目标，還是放棄吧。
這類體驗例子還有很多，有人針對現實世界的問題嘗試大量 prompt，但 AutoGPT 總是朝着沒有任何意義的不同方向發展。
不同意見者：雖被誇大，其前景與 GPT 相當
在很多人贊同 Jim Fan 觀點的同時，也有人指出，雖然 AutoGPT 肯定被誇大了，并且現在非常「蠻力」、不優雅。但它展示的前景仍然非常強大，幾乎與 GPT 模型相當。
有人從應用的角度剖析 AutoGPT 的不足，目前它雖然無法很好地解決很多事情，比如循環（loop）、切線、随機完成不同的任務。但要弄清楚的是，AutoGPT 需要大量的腦力，預計它會變得越來越好。
持上述觀點的不是個例，「AutoGPT 肯定會随時間推移而愈加完善。像這樣的項目兩年前就已經成為了可能，盡管在任意通用域上的可靠使用也許隻能在數年而非數月内到來。」