AutoGPT目前只是成功学大师GPT版

一大波韭菜被收割了

最近很多人在交流对于AutoGPT的震惊和激动。AutoGPT是一个开源的应用程序，展示了GPT-4语言模型的能力。这个程序由GPT-4驱动，自主地开发和管理业务，以增加净值。它是GPT-4完全自主运行的第一个例子，突破了人工智能的可能性。虽然AutoGPT的创新令人兴奋,但它也暴露出横行的“AGI焦虑”。
并且实际上这是割了一波韭菜。因为不少人的token开支严重超支了。几天的token支出约等于前面几周甚至一个月的总支出。要运行AutoGPT，需要API密钥。API密钥是收费的，而且价格不菲。据报道，一个完整的开发日可以轻易花费20美元的API费用。

AutoGPT并不是完整的产品

为什么我说这是割韭菜呢?首先AutoGPT的实现原理并不复杂,真正关心GPT并且认真评估其能力的人早就预计到了这样的处理方式。其次这种类似于递归的任务处理虽然的确就是求解复杂任务的基础流程,但要目前AutoGPT的实现也过于简单粗暴。在完成一些简单的任务之外并不能真正提供多大的帮助。所以,除了令普通大众惊叹,AutoGPT技术本身的创新性还是存疑的。
同时AutoGPT还存在较大局限:

1. 任务终止条件目前没有办法很好地设置，不少人是强行终止递归以控制计算量。这使得GPT很难真正达到“自主”生成的效果。
2. 终止条件的理论模型还没建立。AutoGPT并没有提供如何为不同类型的任务输入正确地设置终止条件。这本质上是自动程序设计中一个重要而难以解决的问题。

所以除了能带给大家惊叹和震惊,AutoGPT本身并没有什么真正原创的内容。它只是把原本需要人工完成的递归思考过程自动化了,但距离真正具备人工智能应有的理解与判断能力还有较大差距。它还远无法达到自动编程的要求，甚至它并不保证每个递归步骤是完全正确的。不信的话你可以尝试一下让AutoGPT把一头成年大象放入冰箱，或者为你开一家公司成为世界首富。
更可气的是，大家花费了真金白银的token，真正收获最大的是OpenAI。因为所有这些任务都是训练了他们的GPT模型，然后大家齐声说"谢谢啊"

GPT只是扮演了成功学大师

更核心的问题是,这其实就是成功学大师的套路。不少人希望用AutoGPT去执行复杂任务,甚至兴起通过它赚钱的想法。而成功学大师的套路就是:

在你不熟悉的领域给出看起来正确的方案或流程。AutoGPT似乎也达到了这个效果,让许多人觉得它可以胜任各种复杂工作。
你甚至可以一步一步去实践,每一步都能获得到正面反馈。但成功学大师绝对不会保证他提供的方案能必然成功,甚至很难成功。AutoGPT也同样面临这个问题,它并不能保证生成的任何结果都是可行的。
但是你所支付的费用是不会退回的。一旦你投入了计算资源去训练AutoGPT,即便最终效果不尽人意,你也无法收回成本。这与成功学大师收取的费用性质是一致的。

所以,尽管AutoGPT的表现让许多人眼前一亮,但要在实际中得到广泛应用,它还有很长的路要走。大家之所以感到震惊，那是因为GPT在大家不熟悉的领域说着一堆完全正确的废话。我们必须明确它现有的局限,而不应被其中产生的单一案例所迷惑。以成功学大师的套路来看,AutoGPT还远未达到其承诺的效果。虽然AutoGPT代表了人工智能领域的进步,但真正走向实用化还有待于进一步发展。

真正有意义的部分

AutoGPT并非一无是处，它展现出来的求解复杂任务的算法逻辑是正确的。GPT本身只是一个工具，一个终于开始说人话的工具。围绕这个工具衍生出去的未来值得大家期待。并且整个技术圈终于可以开始尝试几千年来的人类问题，人究竟是如何思考，如何推理，如何解决自己面临的问题的。人工智能将会出现加速发展的阶段。