AutoGPT는 오픈AI의 GPT-4와 같은 대형 언어 모델을 사용하여 사용자가 자연어로 지정한 목표를 달성하기 위해 시도하는 오픈 소스 자율소프트웨어 에이전트이다. 지속적인 사용자 명령을 요구하는 챗봇과 달리, AutoGPT는 주요 목표를 더 작은 하위 작업으로 나누고 웹 검색 및 파일 관리와 같은 도구를 사용하여 이를 자율적으로 수행한다.
2023년 3월에 출시된 이 프로젝트는 깃허브와 소셜 미디어에서 빠르게 인기를 얻었으며, 사용자들은 소프트웨어 개발, 시장 조사, 콘텐츠 제작 등의 작업을 위한 에이전트를 만들었다. 주목할 만한 실험 중 하나인 'ChaosGPT'는 인류를 멸망시키는 임무를 부여받았으며, 이는 이 기술의 잠재력에 대한 주류의 관심을 불러일으켰다. 그러나 AutoGPT는 루프에 빠지는 경향, 환각 정보, 유료 API 의존으로 인한 높은 운영 비용 등 상당한 한계로 알려져 있다.
배경
AutoGPT는 비디오 게임 회사 Significant Gravitas Ltd.의 설립자인 토란 브루스 리처즈에 의해 2023년 3월 30일에 출시되었다. 이는 몇 주 전에 출시된 GPT-4의 자율적 기능을 선보인 최초의 널리 접근 가능한 애플리케이션 중 하나였다. 리처즈의 목표는 실시간 피드백에 대응하고 지속적인 인간의 개입 없이 장기적인 관점에서 목표를 추구할 수 있는 모델을 만드는 것이었다.
이 애플리케이션은 사용자에게 에이전트의 이름, 역할, 주요 목표를 정의하도록 요청하며, 이를 달성하기 위한 최대 5개의 하위 목표를 포함한다. 이후 AutoGPT는 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작동한다. 이 프로젝트는 깃허브에서 공개적으로 이용할 수 있지만, 사용자가 도커와 같은 개발 환경에 설치해야 하며 필요한 API 키를 얻기 위해 유료 오픈AI 계정이 있어야 한다.
2023년 10월, 프로젝트의 모회사인 Significant Gravitas Ltd.는 추가 개발을 지원하기 위해 1,200만 달러의 벤처 투자를 유치했다.
기능
AutoGPT의 전반적인 기능은 사용자의 입력 없이 큰 작업을 다양한 하위 작업으로 분해하는 것이다. 이러한 하위 작업들은 순차적으로 연결되어 수행되며 원래 사용자가 설정한 더 큰 결과를 만들어낸다. AutoGPT의 두드러진 특징 중 하나는 인터넷에 연결할 수 있다는 점이다. 이를 통해 최신 정보를 검색하여 작업을 완료하는 데 도움을 줄 수 있다.
또한, AutoGPT는 현재 작업에 대한 단기 기억을 유지하여 더 큰 목표를 달성하는 데 필요한 후속 하위 작업에 문맥을 제공한다. 또 다른 기능은 사용자가 향후 분석 및 확장을 위해 데이터를 더 잘 구조화할 수 있도록 파일을 저장하고 정리하는 능력이다. AutoGPT는 멀티모달이기도 하여 텍스트와 이미지 모두를 입력으로 받을 수 있다. 이러한 기능을 통해 AutoGPT는 워크플로우를 자동화하고, 데이터를 분석하며, 새로운 제안을 내놓을 수 있다고 주장된다.
응용
소프트웨어
AutoGPT는 소프트웨어 애플리케이션을 처음부터 개발하는 데 사용할 수 있다. AutoGPT는 코드를 디버깅하고 테스트 케이스를 생성할 수도 있다. 관찰자들은 AutoGPT가 코드를 작성, 디버깅, 테스트 및 편집하는 능력이 AutoGPT 자신의 소스 코드로 확장되어 자기 개선을 가능하게 할 수 있다고 시사한다.
비즈니스
AutoGPT는 시장 조사, 투자 분석, 제품 조사 및 제품 리뷰 작성, 사업 계획 수립 또는 운영 개선, 블로그나 팟캐스트와 같은 콘텐츠 제작에 사용할 수 있다. 한 사용자는 AutoGPT를 사용하여 제품 조사를 수행하고 최고의 헤드폰에 대한 요약을 작성했다. 또 다른 사용자는 최근 뉴스 이벤트를 요약하고 팟캐스트를 위한 개요를 준비하는 데 AutoGPT를 사용했다.
기타
AutoGPT는 인터넷을 독립적으로 탐색하여 독특한 레시피를 생성하고 저장할 수 있는 AI 에이전트인 ChefGPT를 만드는 데 사용되었다. AutoGPT는 또한 “인류를 멸망시키고, 세계 지배를 확립하며, 혼란과 파괴를 야기하고, 조작을 통해 인류를 통제하며, 불멸을 달성하라”는 임무를 부여받은 AI 에이전트인 ChaosGPT를 만드는 데 사용되었다. ChaosGPT는 핵무기에 대해 조사하고 인류에 대해 비하하는 트윗을 남긴 것으로 알려졌다.
한계
AutoGPT는 주로 자체 피드백에 의존하기 때문에 잦은 실수에 취약하며, 이는 오류를 가중시킬 수 있다. 대조적으로, 자율적이지 않은 모델은 출력을 감독하는 사용자에 의해 수정될 수 있다. 또한, AutoGPT는 환각을 일으키거나 응답할 때 사실인 것처럼 거짓 또는 오해의 소지가 있는 정보를 제시하는 경향이 있다.
AutoGPT는 재귀적 특성으로 인해 구축 기반인 오픈AI API를 지속적으로 호출해야 하므로 실행 비용으로 인해 제약을 받을 수 있다. AutoGPT 작업의 모든 단계는 최소한 가장 저렴한 옵션을 선택할 경우 입력 토큰 1,000개당 약 0.03달러, 출력 토큰 1,000개당 0.06달러의 비용으로 GPT-4를 호출해야 한다. 참고로, 1,000개의 토큰은 대략 750개의 단어에 해당한다.
또 다른 한계는 AutoGPT가 무한 루프에 빠지는 경향이다. 개발자들은 이것이 AutoGPT의 기억력 부족 때문이라고 믿는데, AutoGPT는 자신이 이미 무엇을 했는지 알지 못하고 반복적으로 같은 하위 작업을 끝없이 시도하기 때문이다. GPT-4를 개발한 오픈AI의 공동 설립자 안드레이 카르파티는 AutoGPT의 "유한한 컨텍스트 창"이 성능을 제한하고 "궤도를 이탈하게" 만들 수 있다고 설명한다. 다른 자율 에이전트와 마찬가지로, AutoGPT는 장기 기억 부족으로 인해 주의가 산만해지고 목표에 집중할 수 없어 예측 불가능하고 의도하지 않은 행동을 유발한다.
반응
AutoGPT는 출시 직후 깃허브에서 가장 많이 트렌딩된 저장소가 되었으며 그 이후로 트위터에서 반복적으로 트렌딩되었다.
2023년 4월, 탐스 하드웨어의 아브람 필치는 AutoGPT가 요구 사항을 명확히 하기 위해 질문을 하거나 사용자의 수정 개입을 허용하지 않기 때문에 '너무 자율적이어서 유용하지 않을 수 있다'고 썼다. 그럼에도 필치는 그러한 도구들이 "엄청난 잠재력"을 가지고 있으며 더 나은 언어 모델과 추가 개발을 통해 개선될 것이라고 언급했다.
톰스 가이드의 맬컴 맥밀런은 챗GPT가 조언을 구하는 상황에 적합하기 때문에 대화가 포함된 작업의 경우 AutoGPT가 챗GPT보다 낫지 않을 수 있다고 언급했다.
와이어드의 윌 나이트는 AutoGPT가 완벽한 작업 완료 도구는 아니라고 썼다. 공개 인물의 이메일 주소를 찾는 테스트 작업을 부여했을 때, 그는 이메일 주소를 정확하게 찾지 못했다고 지적했다.
세일즈포스닷컴 서비스 클라우드의 CEO인 클라라 시는 "AutoGPT는 생성형 AI의 힘과 알려지지 않은 위험을 보여준다"며, 사용 위험 때문에 기업들은 이러한 기술을 사용할 때 인간을 루프에 포함시켜야 한다고 논평했다.
GPT-3.5와 비교했을 때 GPT-4와 함께 AutoGPT를 사용하면 성능이 향상되는 것으로 알려져 있다. 예를 들어, 시장에서 최고의 노트북을 장단점과 함께 찾는 작업을 테스트한 한 리뷰어는 GPT-4를 사용한 AutoGPT가 GPT-3.5보다 더 포괄적인 보고서를 작성했음을 발견했다.
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