背景
AutoGPTは、ビデオゲーム会社Significant Gravitas Ltd.の創設者であるトーラン・ブルース・リチャーズによって、2023年3月30日にリリースされた。これは、数週間前にリリースされたGPT-4の自律的な機能を実証した、広くアクセス可能な最初のアプリケーションの1つであった。リチャーズの目標は、絶え間ない人間の介入を必要とせずに、リアルタイムのフィードバックに応答し、長期的な視野で目的を追求できるモデルを作成することであった。
このアプリケーションは、エージェントの名前、役割、および主要な目標（それを達成するための最大5つのサブ目標を含む）を定義するようにユーザーに促すことで動作する。その後、AutoGPTは目標を達成するために独立して機能する。プロジェクトはGitHubで公開されているが、ユーザーはDockerのような開発環境にインストールし、必要なAPIキーを取得するために有料のOpenAIアカウントを所持している必要がある。
2023年10月、プロジェクトの親会社であるSignificant Gravitas Ltd.は、さらなる開発を支援するために1200万ドルのベンチャー資金を調達した。
制限
AutoGPTは、自身のフィードバックに依存しているため、エラーが複合する可能性があり、頻繁に間違いを起こしやすい。対照的に、自律型ではないモデルは、出力を監視するユーザーによって修正できる。さらに、AutoGPTには、ハルシネーションを起こしたり、虚偽または誤解を招く情報を事実として提示したりする傾向がある。
AutoGPTは、その再帰的な性質上、構築基盤となるOpenAI APIを継続的に呼び出す必要があるため、実行に関連するコストによって制約される可能性がある。AutoGPTのタスクのいずれかで必要な各ステップには、GPT-4への対応する呼び出しが必要であり、最も安いオプションを選択した場合でも、入力に使用される1000トークンごとに少なくとも約0.03ドル、出力用の1000トークンごとに0.06ドルのコストがかかる。参考までに、1000トークンはおおよそ750語に相当する。
もう1つの制限は、無限ループに陥りやすいというAutoGPTの傾向である。開発者らは、これはAutoGPTが記憶できないことの結果であり、自分がすでに行ったことに気付かず、同じサブタスクを延々と繰り返そうとするためだと考えている。GPT-4を作成したOpenAIの共同創設者であるアンドレイ・カルパシーは、パフォーマンスを制限し、「軌道から外れる」原因となるのはAutoGPTの「有限のコンテキストウィンドウ」であるとさらに説明している。他の自律型エージェントと同様に、AutoGPTは長期記憶がないために気が散りやすく、目標に集中できないため、予測不可能で意図しない動作につながる傾向がある。
評価
AutoGPTはリリース後にGitHubで最もトレンド入りしたリポジトリとなり、その後もTwitterで繰り返しトレンド入りしている。
2023年4月、Avram PiltchはTom's Hardwareにおいて、要件を明確にするために質問したり、ユーザーによる修正介入を許可したりしなかったため、AutoGPTは「自律的すぎて役に立たないかもしれない」と書いた。それでもPiltchは、このようなツールには「大きな可能性」があり、より優れた言語モデルとさらなる開発によって改善されるはずだと指摘した。
Tom's GuideのMalcolm McMillanは、アドバイスではなくタスクの完了が求められる状況にはChatGPTが適しているため、会話を伴うタスクにおいてはAutoGPTがChatGPTよりも優れているとは限らないと言及した。
WiredのWill Knightは、AutoGPTは絶対確実なタスク完了ツールではないと書いた。公人のメールアドレスを見つけるというテストタスクを与えられたとき、正確にメールアドレスを見つけることができなかったと彼は指摘した。
Salesforce Service CloudのCEOであるクララ・シーは、「AutoGPTは生成AIの力と未知のリスクを示している」とコメントし、使用上のリスクがあるため、企業はこのようなテクノロジーを使用する際に人間をループに組み込むべきであると述べた。
GPT-3.5と比較して、GPT-4でAutoGPTを使用するとパフォーマンスが向上すると報告されている。例えば、市場で最高のノートパソコンの長所と短所を見つけるというタスクでテストしたあるレビュアーは、GPT-4を使用するAutoGPTが、GPT-3.5によるものよりも包括的なレポートを作成したことに気付いた。
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