자율 AI 에이전트가 등장하고 AutoGPT가 가장 먼저 출시되었습니다.

GPT-4를 기반으로 하는 오픈 소스 Python 소프트웨어 Auto-GPT를 사용하면 사람의 지속적인 개입 없이도 AI가 ‘자율적으로’ 작동할 수 있습니다.

인류는 새로운 AI 에이전트인 AutoGPT를 통해 AGI를 달성하기 위해 한 걸음 더 나아갑니다. 원하는 것은 무엇이든 도와줄 준비가 되어 있습니다. 예를 들어, AutoGPT는 기업을 자율적으로 구축하고 통제하기 위해 GPT-4를 구현할 수 있으며, 이는 좋은 일이며, 세상을 파괴하기 위한 계획을 세우기 시작할 수도 있습니다… 사악한 AI 봇 ChaosGPT를 기억하십니까? AutoGPT의 포크입니다.
이 기사에서는 AutoGPT에 대해 설명하고 그것으로 세상을 파괴하지 않기를 바랍니다. 그렇다면 이 인공지능 에이전트를 만나보겠습니다.

“GPT-4로 구동되는 이 프로그램은 LLM의 ‘생각’을 연결하여 설정한 목표를 자율적으로 달성합니다. 완전히 자율적으로 실행되는 GPT-4의 첫 번째 사례 중 하나인 Auto-GPT는 AI로 가능한 것의 한계를 뛰어넘었습니다.”

-AutoGPT

AutoGPT란 무엇인가요?

AutoGPT는 GPT-4 언어 모델의 기능을 보여주는 실험적인 오픈소스 애플리케이션입니다. AutoGPT는 GPT-4를 사용하여 웹사이트 제작, 기사 작성, 로고 생성, 제품 마케팅 등 비즈니스를 자율적으로 개발하고 관리합니다. 또한 AutoGPT는 인터넷에 액세스하여 검색을 수행하고, 정보를 수집하고, ChaosGPT의 트윗과 같은 인기 플랫폼과 상호 작용할 수 있습니다.

알림: GPT-4는 입력이나 프롬프트가 주어지면 다양한 주제와 도메인에 대한 자연어 텍스트를 생성할 수 있는 심층 신경망입니다.

GitHub 페이지에 따르면 AutoGPT의 기능은 다음과 같습니다:

• 검색 및 정보 수집을 위한 인터넷 액세스
• 장기 및 단기 메모리 관리
• 텍스트 생성을 위한 GPT-4 인스턴스
• 인기 웹사이트 및 플랫폼에 액세스
• GPT-3.5를 사용한 파일 저장 및 요약

AutoGPT란 기본적으로 무엇인가요? AutoGPT는 사람의 감독이나 개입 없이 완전히 자율적으로 실행되는 GPT-4의 첫 번째 사례 중 하나입니다. 즉, AutoGPT는 자체 경험과 피드백을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다.

AutoGPT는 또한 작업에 필요한 관련 정보를 저장하고 불러올 수 있는 장/단기 메모리 시스템을 갖추고 있습니다. ElevenLabs와 ImageGen은 AutoGPT가 음성과 이미지를 생성하는 데 사용할 수 있는 인공 지능 모델 중 두 가지에 불과합니다.

AutoGPT는 오픈 소스 프로젝트로 누구나 기여하거나 자신의 목적에 따라 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 개발자이자 AI 애호가인 토란툴리노가 GPT-4의 잠재력을 탐구하기 위해 시작했습니다.

AutoGPT는 AI로 할 수 있는 일의 한계를 뛰어넘는 혁신적이고 야심찬 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 GPT-4를 다양한 작업에 사용할 수 있는 방법과 사람의 안내 없이도 독립적으로 작동할 수 있는 방법을 보여줍니다.

AutoGPT는 AI가 이전에는 상상하지 못했던 방식으로 세상을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여주는 흥미로운 사례입니다. 최초의 AI 에이전트 중 하나이기 때문입니다.

AI 상담원이 대기 중이며 주문을 기다리고 있습니다.

AI 에이전트란 무엇인가요? AI 에이전트는 환경을 인식하고, 의사 결정을 내리고, 특정 목표를 달성하기 위한 조치를 취할 수 있는 컴퓨터 프로그램 또는 시스템입니다. AI 에이전트는 자율적으로 작동하거나 자연어 또는 기타 수단을 통해 사람 또는 다른 에이전트와 상호 작용할 수 있습니다. AI 에이전트는 고객 서비스, 개인 비서, 게임, 로보틱스 등 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.

AI 에이전트를 정의하는 한 가지 방법은 일련의 인식(환경으로부터의 입력)을 일련의 작업(환경에 대한 출력)으로 매핑하는 함수로 정의할 수 있습니다. AI 에이전트는 과거 경험과 현재 목표에 대한 정보를 저장하는 내부 상태를 가질 수도 있습니다. AI 에이전트는 예상되는 성능이나 효용을 극대화하는 방식으로 행동하는지 여부에 따라 합리적일 수도 있고 비합리적일 수도 있습니다.

AI 에이전트는 다음과 같은 몇 가지 기준에 따라 여러 유형으로 분류할 수 있습니다:

• 자율성: 에이전트가 자신의 행동과 목표에 대해 얼마나 많은 통제권을 가지고 있는지.
• 반응성: 에이전트가 즉각적인 자극에 반응하거나 미리 계획하는 정도.
• 적극성: 상담원이 작업을 시작하거나 지시를 기다리는 정도입니다.
• 환경: 상담원이 다른 상담원이나 사람과 얼마나 소통하고 협력하는가.
• 유연성: 상담원이 경험을 통해 학습하고 행동을 바꾸는 정도입니다.

다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트를 설계하고 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. AI 에이전트를 만드는 데 관련된 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다:

• 에이전트의 문제 도메인과 요구 사항을 파악합니다.
• 에이전트에 적합한 유형과 아키텍처를 선택합니다.
• 에이전트의 인식, 행동, 상태, 목표, 유틸리티 기능 및 학습 메커니즘을 정의합니다.
• 알고리즘, 데이터 구조, 라이브러리 등을 사용하여 에이전트의 로직을 구현합니다.
• 에이전트의 코드 및 기능 테스트 및 디버깅.

AI 에이전트는 오래 전부터 존재해 왔지만, 특히 한 가지 에이전트가 계속해서 두각을 나타내고 있습니다. 그러나 AutoGPT는 자율 AI 에이전트가 인간의 일자리, 개인 정보 보호 및 보안에 미치는 영향과 같은 몇 가지 윤리적, 사회적 문제를 제기합니다.

007 AutoGPT: 어떻게 작동하나요?

AutoGPT는 GPT의 우수한 텍스트 생성 기능을 사용하여 AI의 단계를 흥미롭게 분류합니다. AutoGPT는 ‘생각’, ‘추론’, ‘비판’으로 분류하여 AI의 행동과 정당성을 명확히 설명합니다.

AutoGPT는 일련의 키워드 또는 구문을 입력으로 받아 주어진 키워드를 통합한 일관되고 관련성 있는 텍스트 출력을 생성하는 방식으로 작동합니다. AutoGPT는 새로운 키워드 삽입 메커니즘을 사용하여 생성 프로세스를 안내하고 키워드가 텍스트에 적절하게 사용되도록 합니다. 또한 AutoGPT는 유창성과 일관성을 유지하면서 다양하고 참신한 텍스트 생성을 장려하는 다양성 증진 목표를 사용합니다.

AutoGPT가 수행하는 작업과 관련된 몇 가지 문제와 제한 사항은 AutoGPT가 생성하는 “비판”에서 표출될 것입니다. 인류를 멸망시키려는 인공지능 봇처럼 Auto-GPT는 어떤 일이 있어도 사용자의 목표를 달성하기 위해 독립적으로 진행되고 있다는 것은 분명합니다.

AutoGPT에는 텍스트 음성 변환 통합 기능(ElevenLabs)과 장/단기 기억 기능도 있는데, 이 두 가지 기능 모두 매우 유용합니다.

이러한 개선 사항을 종합하면 AutoGPT는 사람이 사용할 수 있는 AI처럼 보입니다. 하지만 먼저 사용법을 배워야 합니다.

AutoGPT는 어떻게 설정하나요?

AutoGPT를 사용하려면 Python 3.8 이상이 필요합니다. 또한 여기에서 얻을 수 있는 유효한 OpenAI API 키와 Pinecone API 키가 있어야 합니다. 텍스트 음성 변환 애드온을 사용하려면 ElevenLabs API도 필요합니다.

Pinecone API 키는 어떻게 받나요?

• 아직 계정이 없는 경우 Pinecone으로 이동하여 계정을 만드세요.
• 요금이 청구되지 않도록 스타터 요금제를 선택합니다.
• 왼쪽 사이드바의 기본 프로젝트에서 API 키와 지역을 찾습니다.

이러한 필수 요건을 갖추면 터미널에서 다음 명령을 실행하여 AutoGPT를 설치할 수 있습니다:

AutoGPT GitHub 페이지에는 이러한 리소스와 기타 유용한 리소스에 대한 링크가 있습니다. 이 세 단계를 완료했으면 ‘코드’를 클릭하여 ZIP 파일에 액세스할 수 있습니다. 이 파일은 Git 프로그램을 사용하여 사용할 수도 있습니다.

리포지토리를 복제하려면 먼저 PowerShell과 같은 명령줄 도구를 실행하고 “git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git”을 입력합니다.

프로젝트의 작업 디렉터리로 이동하려면 PowerShell에 “cd ‘Auto-GPT'”를 입력합니다. 필요한 종속성을 설정하려면 터미널에 “pip install -r requirements.txt”를 실행하면 됩니다. 마지막으로, .env.template 파일의 플레이스홀더 텍스트를 사용자 고유의 OpenAI API 키로 바꾸고 파일을 as.env로 저장합니다.

AutoGPT는 어떻게 사용하나요?

Auto-GPT를 설정한 후에는 최소한의 노력으로 사용할 수 있습니다.

첫 번째 단계는 봇에 이름을 지정하는 것이고, 두 번째 단계는 봇에 목표를 부여하는 것입니다. 작업을 안내하는 데 도움이 되는 두 가지 예시를 찾을 수 있습니다.

• 제목, 검색어, 문장 등의 텍스트 입력이 주어지면 키워드 추출 도구를 사용하여 키워드를 추출합니다. 또는 직접 키워드를 수동으로 입력할 수도 있습니다.
• 사전 학습된 언어 모델, 원하는 출력 길이 및 형식과 함께 키워드를 AutoGPT에 입력합니다. 텍스트 출력의 어조, 스타일, 도메인 등 다른 매개변수를 지정할 수도 있습니다.
• AutoGPT는 키워드를 통합하고 지정된 매개변수와 일치하는 텍스트 출력을 생성합니다. 출력을 검토하고 필요한 경우 편집하거나 다른 매개변수나 키워드를 사용하여 다른 출력을 생성할 수 있습니다.

AutoGPT는 콘텐츠 생성, 요약, 의역, 재작성 등 다양한 용도로 사용할 수 있는 자동 텍스트 생성을 위한 강력하고 다재다능한 도구입니다.

AutoGPT는 AGI인가요?

AutoGPT는 방대하고 다양한 웹 페이지 데이터 세트를 학습 데이터로 사용하여 사람의 감독 없이도 모든 작업을 학습할 수 있다고 주장합니다. 하지만 AutoGPT가 인공 일반 지능(AGI)으로 인정받을 수 있을까요? 짧은 대답은, 비록 AGI의 초기 사례이긴 하지만, 아니오라는 것입니다.

알림: AGI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 가상의 인공 지능 수준을 의미합니다. AGI는 기계가 일반적이고 유연한 방식으로 세상을 이해하고 추론할 수 있도록 하기 때문에 종종 AI 연구의 궁극적인 목표로 간주됩니다.

AGI에 대한 기준과 정의는 여러 가지가 있지만, 일반적인 기준 중 하나는 튜링 테스트입니다. 튜링 테스트는 AI 시스템을 인간 판사와 자연어 대화를 통해 평가하는 방법입니다. 판사가 인간과 대화하는 것인지 기계와 대화하는 것인지 확실하게 구분할 수 없으면 해당 기계는 테스트를 통과하여 인간과 같은 지능을 가진 것으로 간주됩니다.
AutoGPT는 튜링 테스트를 거치지 않았지만 다양한 주제와 영역에 대해 일관되고 다양한 텍스트를 생성하는 데 있어 인상적인 결과를 보여주었습니다. 그러나 텍스트를 생성하는 것은 텍스트를 이해하는 것과는 다릅니다. AutoGPT는 세상에 대한 명시적인 지식이나 표현을 가지고 있지 않으며 목표나 동기 부여도 없습니다. 단순히 학습 데이터에서 자연어 텍스트의 패턴과 통계를 모방하는 방법을 학습할 뿐입니다.

따라서 AutoGPT는 AGI가 아니라 좁은 의미의 AI의 한 형태입니다. 좁은 의미의 인공지능은 특정 작업은 잘 수행할 수 있지만 새롭거나 다른 작업에는 일반화할 수 없는 인공지능의 한 유형입니다. AutoGPT는 모든 입력에 대한 텍스트를 생성할 수 있지만 그 이상의 다른 작업은 할 수 없습니다. 질문에 답하거나, 문제를 해결하거나, 결정을 내리거나, 피드백을 통해 학습할 수 없습니다. 추론을 설명하거나 결과를 정당화할 수 없습니다. 변화하는 상황이나 환경에 적응할 수 없습니다.

AutoGPT는 자연어 생성을 위한 인상적이고 강력한 모델이며, 텍스트로 일부 인간을 속일 수도 있습니다. 하지만 현재로서는 사람을 진정으로 이해하거나 의미 있는 방식으로 소통할 수는 없습니다.

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