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)
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)》
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