O que é AutoGPT e por que ele pode ser uma ameaça ao ChatGPT

Como muitas pessoas, você pode ter ficado surpreso com a possibilidade do ChatGPT e outros modelos de linguagem ampla (LLMs) como o novo Bing ou o Bard do Google, criarem textos, imagens e vídeos de forma rápida e escalável. Para quem, de alguma forma, não os encontrou – o que é improvável, já que o ChatGPT é supostamente o aplicativo de crescimento mais rápido de todos os tempos, os LLMs são algoritmos de software treinados em enormes conjuntos de dados de texto, permitindo que eles entendam e respondam à linguagem humana de maneira muito realista. O exemplo mais conhecido é o ChatGPT, uma interface de chatbot alimentada pelo GPT-4 LLM que conquistou o mundo. O ChatGPT é capaz de conversar como um humano e gerar de tudo, desde postagens de blog, cartas e e-mails até ficção, poesia e código de computador.

Por mais impressionantes que sejam, até agora, os LLMs foram limitados de uma maneira significativa. Eles tendem a ser capazes de concluir apenas uma tarefa, como responder a uma pergunta ou gerar um trecho de texto, antes de exigir mais interação humana (conhecida como “prompts”).

Isso significa que eles nem sempre são bons em tarefas mais complicadas que precisam de instruções em várias etapas ou dependem de variáveis externas. Digite AutoGPT – uma tecnologia que tenta superar esse obstáculo com uma solução simples. Alguns acreditam que pode até ser o próximo passo em direção ao “santo graal” da IA – a criação de uma IA geral ou forte.

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Os aplicativos de IA atuais são normalmente projetados para realizar uma tarefa, tornando-se cada vez mais bons nisso à medida que recebem mais dados. Alguns exemplos incluem análise de imagens, tradução de idiomas ou navegação em veículos autônomos. Por causa disso, às vezes são chamados de “IA especializada”, “IA estreita” ou “IA fraca”.

Uma IA generalizada é teoricamente capaz de realizar muitos tipos diferentes de tarefas, mesmo aquelas para as quais não foi originalmente criada, da mesma forma que uma entidade naturalmente inteligente (como um ser humano). Às vezes é chamado de “IA forte” ou “inteligência geral artificial” (AGI).

A AGI é talvez o que tradicionalmente pensávamos quando imaginávamos como seria a IA antes que o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo tornassem a IA fraca uma realidade cotidiana no início da década anterior. Pense na IA de ficção científica demonstrada por robôs como Data em Star Trek, que podem fazer praticamente qualquer coisa que um ser humano pode fazer.

Então, o que é AutoGPT?

A maneira mais simples de ver isso é que o AutoGPT é capaz de executar procedimentos mais complexos e de várias etapas do que os aplicativos baseados em LLM existentes, criando seus próprios prompts e alimentando-os de volta para si mesmo, criando um loop.

Aqui está uma maneira de pensar sobre isso: obter os melhores resultados de um aplicativo como o ChatGPT requer pensar cuidadosamente na maneira como você formula as perguntas que faz. Então, por que não deixar que o próprio aplicativo construa a pergunta? E enquanto estiver nisso, também pergunte qual deve ser o próximo passo – e como deve ser feito – e assim por diante, criando um loop até que a tarefa seja concluída.

Ele funciona dividindo uma tarefa maior em subtarefas menores e, em seguida, girando instâncias AutoGPT independentes para trabalhar nelas. A instância original atua como uma espécie de “gerente de projeto”, coordenando todo o trabalho realizado e compilando-o em um resultado final.

Além de usar o GPT-4 para construir frases e prosa com base no texto que estudou, o AutoGPT é capaz de navegar na internet e incluir as informações que encontra em seus cálculos e resultados. A esse respeito, é mais semelhante à nova versão habilitada para GPT-4 do mecanismo de pesquisa Bing da Microsoft. Ele também tem uma memória melhor do que o ChatGPT, para que possa construir e lembrar cadeias de comandos mais longas.

AutoGPT é um aplicativo de código aberto que usa GPT-4 e foi criado por uma pessoa, Toran Bruce Richards. Richards disse que se inspirou para desenvolvê-lo porque os modelos tradicionais de IA “, embora poderosos, muitas vezes lutam para se adaptar a tarefas que exigem planejamento de longo prazo ou são incapazes de refinar autonomamente suas abordagens com base em feedback em tempo real”.

É de uma classe de aplicativos que estão sendo chamados de agentes de IA recursivos porque têm a capacidade de usar autonomamente os resultados que geram para criar novos prompts, encadeando essas operações para concluir tarefas complexas.

Outro agente desse tipo é o BabyAGI , que foi criado por um sócio de uma empresa de capital de risco para ajudá-lo em tarefas do dia a dia que eram complexas demais para algo como o ChatGPT, como pesquisar novas tecnologias e empresas.

Quais são algumas aplicações dos agentes Auto-GPT e AI?

Embora aplicativos como o ChatGPT tenham se tornado famosos por sua capacidade de gerar código, eles tendem a se limitar a uma programação e design de software relativamente curtos e simples. O AutoGPT e potencialmente outros agentes de IA que funcionam de maneira semelhante podem ser usados para desenvolver aplicativos de software do início ao fim.

O AutoGPT também é capaz de ajudar as empresas a aumentar seu patrimônio líquido de forma autônoma, examinando seus processos e fazendo recomendações e insights inteligentes sobre como eles podem ser melhorados. Ao contrário do ChatGPT, ele também pode acessar a internet, o que significa que você pode solicitar que ele realize pesquisas de mercado ou outras tarefas semelhantes – por exemplo, “encontre-me o melhor conjunto de tacos de golfe por menos de US$ 500”.

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Uma tarefa extremamente perturbadora que foi definida é “ destruir a humanidade ” – e a primeira subtarefa que se atribuiu para fazer isso foi começar a pesquisar as armas atômicas mais poderosas de todos os tempos. Como sua saída ainda é limitada à criação de texto, seu criador nos garante que não irá muito longe com essa tarefa – esperamos.

Aparentemente, o AutoGPT também pode ser usado para melhorar a si mesmo – seu criador diz que pode criar, avaliar, revisar e testar atualizações em seu próprio código que podem torná-lo mais capaz e eficiente. Ele pode até ser usado para criar LLMs melhores que possam formar a base de futuros agentes de IA, acelerando o processo de criação de modelos .

O que isso pode significar para o futuro da IA?

Desde que os aplicativos generativos de IA começaram a surgir, ficou claro que estamos apenas no início de uma jornada muito longa, em termos de como a IA evoluirá e impactará nossas vidas e a sociedade.

O AutoGPT e outros agentes que seguem os mesmos princípios são o próximo passo dessa jornada? Certamente parece provável. No mínimo, podemos esperar que as ferramentas de IA que nos permitem realizar tarefas muito mais complexas do que as coisas relativamente simples que o ChatGPT pode fazer, comecem a se tornar comuns.

Em pouco tempo, começaremos a ver saídas de IA mais criativas, sofisticadas, diversificadas e úteis do que os simples textos e imagens com os quais estamos acostumados. Sem dúvida, eles terão um impacto ainda maior na maneira como trabalhamos, nos divertimos e nos comunicamos.

Outros possíveis impactos positivos incluem custos reduzidos e impacto ambiental da criação de LLMs (e outras atividades relacionadas ao aprendizado de máquina), pois agentes de IA autônomos e recursivos encontram maneiras de tornar o processo mais eficiente.

No entanto, também temos que considerar que, por si só, realmente não resolve nenhum dos problemas associados à IA generativa. Isso inclui a precisão variável que ele cria, o potencial de abuso dos direitos de propriedade intelectual e a possibilidade de ser usado para espalhar conteúdo tendencioso ou prejudicial. Na verdade, ao gerar e executar muito mais processos de IA para realizar tarefas maiores, isso poderia ampliar esses problemas.

Os problemas em potencial não param por aí – o eminente especialista em IA e filósofo Nick Bostrom disse recentemente que acredita que a mais nova geração de chatbots de IA (como o GPT-4) está começando a mostrar sinais de sensibilidade. O que poderia criar um novo dilema moral e ético se, como sociedade, estivermos planejando começar a criá-los e operacionalizá-los em larga escala.

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