摘要

随着更多、更智能的AI应用出现,每个行业里的人只要能用上AI技术,一个人就能完成以前好几个人才能做的事情,不但工作效率会有提升,更多业务创新、服务创新的机会也终于有望实现。...

最近,AI领域的技术和应用创新可谓层出不穷,让人眼花缭乱,上周一个名叫AutoGPT的开源项目就火出了圈。


基于AutoGPT改良后的AI,不用插件就能联网、编程,使用office软件,更厉害的是,只需要给它提出任务目标,就能自己细化分解,不断尝试,直到达成结果。


不少媒体已经报道了各式各样的案例,比如有人提出制作网站的要求,AutoGPT自己上网搜索信息,梳理了制作网页的过程,然后打开第三方开发工具,生成代码,几轮测试最终做出了一个网页界面。


我自己也试用了一下,感觉确实惊艳。我给AI提出了一个很模糊的问题:「根据最近的新闻,分析股票有可能上涨的企业有哪些」,它把问题拆解成了三个步骤,搜寻新闻、分析新闻、对比新闻关联企业的上涨潜力,最后得出了几个还算不错的答案。


这个分析逻辑对不对先不说,至少交互体验比ChatGPT那种挤牙膏的感觉提高了一大截,更重要的是,这背后展示出来的AI进化新趋势让我也非常兴奋和期待。


正好4月18日,也就是明天,我会在微信视频号上做个AI专题的公开直播,周四的科技特训营也要分享我对AI的一些新思考。




今天就借着AutoGPT这个项目,和大家提前聊一聊。



AutoGPT最开始叫EntreprenurGPT,3月16日发布在GitHub上,由英国的一位游戏开发者托兰·布鲁斯·理查兹推出。



一开始,理查兹想要使用AI自动整理每天的新闻,在这个过程中他发现ChatGPT虽然强大,但是面对需要细分拆解的任务无法自动化,执行任务中也不会自己试错、改进,始终需要人工干预,费时费力。



受此启发,理查兹上线了项目,希望通过更多工程优化,看看AI能不能自己完成任务,甚至能自己赚钱,也因此取名EntreprenurGPT。



项目上线后,他做了不少改进,比如通过部署本地编程环境,让AI返回操作指令,直接能够使用搜索引擎、编程软件等等工具;通过提示词优化,引导AI在每个步骤能够更好的完成分工,再加上矢量数据库等技术,相当于为AI增加了记忆功能,每个步骤执行提要求的时候,会尽可能调用此前提出的目标要求,让AI更好的执行。



随着功能越来越丰富,项目发布10天后正式更名为AutoGPT,专注于让AI能自动执行任务,后来越来越多的人参与开发,把语音输入、执行代码以及网页爬虫等功能都集成了上来。



靠着越来越丰富的功能,4月3日这个项目成功登顶GitHub增长趋势第一名,加上更多人分享使用体验,它也就走上了破圈之路,以至于有的用户惊呼「ChatGPT已经过时了,AutoGPT才是未来」。



客观地说,它依然是基于ChatGPT的工程优化,并不存在替代关系,但这些新尝试为我们展现了AI进化的新趋势,确实值得关注。



首先,AutoGPT展现了工程调优的新思路,也展示了AI进化的一种新路线。



它的技术原理并不复杂,简单说就是让AI获得了调用本地工具的能力,再加上自我分工,能够协同处理更复杂的任务。



这个思路既不是AI大模型,用更多参数、更多数据提高AI智能,也不是开源AI模型,让每个人用自己的数据训练本地的AI。



AutoGPT是通过整合提示词、矢量数据库等技术,将AI自动化嵌入到了不同工作流程之中,提供了一种全新的AI技术应用思路。



其次,AutoGPT的演化还是偏功能性,将来大概率会被整合到平台上,AI应用的爆发更值得我们关注。



其实每轮新技术变革启动,技术演化往往都是从功能优化开始的,这些尝试非常有价值,但也很容易被其他人、特别是大平台学走,成为他们平台上的某个基本功能。



这样的例子历史上不胜枚举,比如1998年成立的Overture Services公司,推出了最早的关键词广告业务,后来就都被谷歌学了过去,双方还因此陷入过专利大战,直到2003年谷歌支付了270万股股票才算和解。



AutoGPT的尝试也是相似的,做了很多工程应用的优化,但毕竟没有更核心的AI技术和壁垒,很容易被别人学过去。



即便OpenAI还没行动,不少跟随者已经到来了。功能相似,直接能在浏览器上使用的AgentGPT4月6日推出,因为用起来更方面,目前也非常受欢迎;Notion这个笔记软件也上线了自动化任务的测试功能,很快还会有更多玩家跟上,更丰富、更好用的AI应用很快就会到来了。



最后,在AI专家支持下,非技术专家在细分行业创业的时代也在我们眼前了。



随着更多、更智能的AI应用出现,每个行业里的人只要能用上AI技术,一个人就能完成以前好几个人才能做的事情,不但工作效率会有提升,更多业务创新、服务创新的机会也终于有望实现。



这个趋势在我们科技特训营里就有展现,上周的“创新启发局”里就有几位分享者提到,他们已经在尝试把自己的经验、数据和AI结合,希望能为更多用户提供服务。



只是如今这些工作还需要找人专门做开发,未来很多流程化的开发任务都交给AI自己执行。相信到时候用上新的平台,谁都可以成为新的服务提供方,一场AIGS--人工智能即服务的变革,自然也是指日可待。

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