OpenAI 现场演示官方版 AutoGPT,创作画画发推一条龙,自主调用外部应用完成任务

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OpenAI 现场演示官方版 AutoGPT,创作画画发推一条龙,自主调用外部应用完成任务插图

OpenAI 官方 AutoGPT,要来了!

就在 AutoGPT 项目破 10 万 Star 之际,OpenAI 也放出重磅炸弹,由联合创始人 格雷格・布洛克曼(Greg Brockman)亲自现场演示了 ChatGPT 即将上线的新功能。

比如要一张这样有氛围感的晚餐图片:

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不劳您亲自写提示词,它来:

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采纳 ChatGPT 推荐的菜谱之后,想要去买食材?

直接一句话,买菜平台的购物车就给你加好了:

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想要分享买了啥?

一句命令直接链接发推特,整个过程你根本不用打开“小蓝鸟”:

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联网能力的加入,则可以让它自动对回答进行事实核验。

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甩给它一个 Excel 文件,也是唰唰唰就开始分析:

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完全是 AutoGPT 的感觉了有没有!

在演示现场,联合创始人布洛克曼剧透,新功能上线的时间,就在我给大家演示完之后(After this talk, you will be able to access this yourself)。

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话音刚落,掌声雷动。

要知道,此前 OpenAI 官宣要在 ChatGPT 上引入插件功能就引发热议。如今随着实测效果曝光,丝滑的效果更是把期待值拉满了。

有网友就表示:

在 TED 演讲现场真实测试发一条推特,可见你们对自家 AI 的信任!

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不过在等待结果时,老哥看着还是非常屏气凝神的,后面测试成功后才笑了起来~

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所以,ChatGPT 这些新功能具体效果如何?就跟着老哥一起来看看。

聊天界面直接加购物车、发推特

如下图所示,即将到来的“Auto 功能”藏在三个不同的新模式之中:

Browsing、Code Interpreter 和 Plugins。

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Plugins 可以让 ChatGPT 接入各种外部应用,Browsing 能开启联网能力,Code Interpreter 则通过自动写代码帮你进行各种数据分析。

先看 Plugins 模式。

布洛克曼首先演示了 ChatGPT 接入 Dall ・ E 后拥有的新能力。

我们想在演讲之后进行一顿晚宴,请给我们一份食谱建议,然后把它生成一张图片”。

很快,ChatGPT 就给出菜单,包括:藜麦沙拉、奶酪烤蘑菇、果盘、奶油南瓜汤、手工面包和鸡尾酒等等,每个菜都详细介绍了用啥具体食材搭配。

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然后依靠 Dall ・ E App 插件,一张看起来非常有氛围的大餐图片就出来了。

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布洛克曼介绍,Dall ・ E 插件在画这张图时,其实就是自己给自己写提示词,写了下面这么一大堆:

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搁在以前,这都是需要我们人类自己来做的。现在这种“小事儿”交给 ChatGPT 就行了。

生成食谱之后,该准备相应的食材了吧。

同样,只需要给 ChatGPT 下达命令:选择“Instacart”(美国生鲜电商)插件,输入文字“现在为之前建议的菜谱列一份购物清单”。

在这里,布洛克曼还给它加了个小任务:“并在推特上分享给所有 TED 观众”,这就需要选上一个叫做“Zapier”(一个可以连接各种应用的自动化工具)的插件。

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在 Instacart 平台加购稍微耗费了 ChatGPT 一点时候,然后链接就出来了(这里也用到了“检索”插件)。

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打开之后“诚不我欺”,食材都被安排好了,直接下单即可。

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(当然,在此之前,你也可以随意为某些食材增加一些数量,或者家里已经有的删掉就可以了。)

接着,ChatGPT 再次确认布洛克曼是否需要将链接分享到推特平台,布洛克曼回答 yes。

只见一顿自动操作之后,ChatGPT 弹出来一个 Zapier 给出的预览界面,上面有布洛克曼的推特账户名称,以及一会要发布的文案供验证和检查。

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没什么问题后,点击 Run 就可以发表了。

这时的布洛克曼略显紧张,不过成功了!

ChatGPT 自动帮他发好了一条推特,布洛克曼本人全程连推特网站碰都没碰一下。

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量子位专门去他的主页看了一下,确实有这条推特,点击里面的链接,也确实是前面我们看到的购物车界面。

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这就是强大的 Plugins 模式能够做的事情,是不是非常有 AutoGPT 那味儿了?

除了这个无缝接入外部应用的操作,ChatGPT 还可以自己去上网 查验事实 了。

众所周知,聊天机器人有时会给出一些不易觉察的错误答案,引发误导。

如下图所示,布洛克曼问它 OpenAl 的两篇博客文章“Unsupervised Sentiment Neuron”和“Learning from human preferences”的发布相隔了多长时间。

ChatGPT 答前者 2017 年 4 月 24 日发布,后者 2017 年 6 月 27 日发布,因此,这两份出版物相隔大约两个月。

然而事实真的如此吗?

在这里,就用切换到“Browsing”模式,然后将刚刚那个对话丢给 ChatGPT,让它自己去验证一下。

注意了,ChatGPT 拿到需求后,并没有直接更新答案,而是一步一步地写下了自己都要查什么做了什么:

首先我将搜索第一篇文章的发布日期,来验证第一个日期。

键入论文题目开始搜索……

该论文的发布日期在搜索结果 0 的摘录中给出。我将引用这段摘录来核实用户提供的第一个日期。

查看结果(可点击)。

然后我去搜索第二篇文章的发布日期…… 结果在这里给出…… balabala

经此环节后,ChatGPT 汇总出最终答案 ——

果然前面全都错了,第一篇 2017 年 4 月 6 日发布,第二篇 6 月 13 日发布,两者间隔两个月零 1 周(量子位也实际验证了一下,这回是对的)。

布洛克曼表示,像这种核验咱们人类自己其实也可以做,但把它交给 ChatGPT 去做更有价值的事情才对。

而在这个过程中非常详细地列出 ChatGPT 核验的每一个步骤,则是方便我们去回溯整个推理链,以防万一。

接下来,最后一个新功能登场。

这是用 Excel 表格汇总的过去 30 年所有人工智能论文(大约有 16.7 万篇)。

现在切换到“Code Interpreter”模式,将文件直接上传,来看看 ChatGPT 将如何对它进行自动分析。

它先是将表格中所有列名的含义都梳理了一遍,问布洛克曼接下来是想进行数据分析还是做可视化。

布洛克曼表示:老实说我自己也不知道想干啥,但我可以让它给出一些“探索性的图”。

这是一个超高级别的指令,背后可能包含了很多意图,ChatGPT 必须推断出我可能感兴趣的东西。

聪明的 ChatGPT,给了三个选项,包括:

1、每篇论文作者数量的直方图,这可以让我们了解 Al 研究的典型团队规模。

2、每年论文发表总数的时间折线图,它可以向我们展示研究趋势。

3、论文标题的单词云,它可以向我们展示研究标题中最常出现的词语。

“话音刚落”,ChatGPT 就开始通过自己写代码生成结果:

布洛克曼注意到第二个折线图把 2023 年也直接安排了,但今年还未结束,就让 ChatGPT 重新进行绘制,ChatGPT 当然是照做了,并非常细致地注明 2023 年发表的论文总数是预测出来的。

以上便是布洛克曼在这场演讲中展示的新功能。

不过,想必大家还记得,这其实就是一个月前 ChatGPT 承诺的更新。

当时,OpenAI 宣布,ChatGPT 将拥有联网功能,将可以接入各种外部应用,就像拥有“App Store”一样,想完成任务直接就可以自动帮你调用相应的 App。

现在,这些新功能终于可以结束内测,开始拥抱每一个(有 Plus 账号的)人了。

布洛克曼:是时候了解 AGI 了

演示完功能后,布洛克曼还接受了 TED 的访谈。

和此前 OpenAI CEO 奥特曼的访谈不同,布洛克曼回答了很多“干货”内容。有个人观点的表达、成功经验的分享、以及对质疑的直面回应。

比如:为什么这次给世界带来震撼技术的是 OpenAI 而不是谷歌?

毕竟在开发团队规模上,OpenAI 只有几百名技术人员,和谷歌差出了一个数量级。

布洛克曼的回答如下:

我们都是站在巨人的肩膀上,可以看到全 AI 行业在计算、算法、数据上都取得了进步。

不过 OpenAI 在早期,做了一些深思熟虑的选择。

我们的第一个选择就是直面现实,比如我们很认真地想过如果想要在这个领域取得进展,需要做什么?我们也做了很多没有用的尝试,最终你才能看到这些有用的结果。

我还认为,最重要的是让不同团队之间可以紧密协作。

那么,为什么 OpenAI 会坚信大模型的能力和趋势?

布洛克曼表示,他们一直都知道深度学习最终会通往何处。但具体来看,一个实验室应该怎么做?

他用一个“无心插柳柳成荫”的例子来说明:

过去我们有人尝试训练一个模型,预测亚马逊平台评论的下一个字符。

最终,他得到了一个可以分析评论句法的模型,但同时也得到了一个达到 SOTA 的情绪分析分类器,可以告诉人们这条评论是好评还是差评。

这个算法在现在看来可能不足为奇。但在当时我们 第一次从底层句法中分析出来语义,我们就知道必须朝这个方向做下去。

当然,从 ChatGPT 诞生以来,质疑一直都存在。

比如很多人在体验后觉得,ChatGPT 并没有在真正意义上掌握知识。

主持人抛出问题,所以扩大模型规模、大量的人类反馈,会带大模型通往真正意义上的成功吗?

布洛克曼的回答非常肯定:是的

而且补充说:

我认为 OpenAI 的方法一直都是如此,用现实打脸。

……

我们的方法一直都是如此,必须突破技术极限才能看到它实际的能力。这也是我们如何转向新范式。

但 OpenAI 的坚定,如今也受到了很多质疑,尤其是对 AI 伦理有担忧情绪的人。

比如有声音就表示,作为一个非营利组织,OpenAI 不仅掀起了一场全球范围内的技术趋势,还使得很多科技巨头不得不加入进来,这会不会导致 AI 的发展产生巨大危险。

马斯克及千名科学家呼吁“暂缓 AI 开发六个月”,也是出于这个原因。

布洛克曼直言:

从一开始我们考虑如何构建通用人工智能时,实际上是希望它能造福全人类。

如果是秘密开发这一切,然后在弄清楚安全性后,再按下“开始键”,你希望你做对了,但对于我来说,并不知道该如何执行这一计划。

可能其他人会这么做,但对于我来说,这是可怕的、感觉不太对。

我认为这种路线目前的唯一替代方法,在机器变得完美之前,给人们时间来提建议。

布洛克曼表示,人类开发计算机、算法等技术,都是 step by step,并且要在推进的每一个阶段去弄清楚如何管理好它们。就好像养大一个孩子,是大家共同引导、给它树立规矩,而不是教它毁灭人类。

如今,AGI 已经做好准备来改变我们使用计算机的方方面面了。

是时候让我们都了解这项技术了。

原文链接:https://www.bilibili.com/read/cv23278331

正文完
 
不知道
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