当前位置: 首页 > news >正文

OpenAI预计明年将推出“代理”系统

  每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

OpenAI预计明年将推出“代理”系统,这是一种无需人类干预、能自主完成各种任务的独立AI模型,未来或将集成到ChatGPT中。

在旧金山举行的首届OpenAI开发者日活动上,CEO山姆·阿尔特曼(Sam Altman)表示,“2025年代理系统将投入使用”,并展示了一款早期的代理能力样例:一个语音助手独立拨打电话并订购草莓。这表明AI技术正在向自主决策和行动迈进。

OpenAI解释称,人工智能通用技术(AGI)的发展分为五个阶段。目前我们处于第二阶段,AI可以在做出反应前推理。而代理系统标志着第三阶段的开始,意味着AI不仅能推理,还能独立执行任务。

阿尔特曼曾提到,OpenAI的o1系列模型具备推动“代理”系统发展的能力,预计首批模型将很快问世。不过,确保这些模型与人类价值观保持一致并避免“失控”行为是主要的挑战,也是可能导致延迟的原因。

代理系统的目的

构建实用且功能强大的代理系统是所有AI实验室的共同目标。比如,代理系统不仅可以写书,还能自动完成自我出版的流程,包括注册亚马逊账户并在Kindle Direct上发布书籍。

阿尔特曼预计,未来人们将向代理提出原本需要一个月才能完成的任务,而代理可以在一小时内搞定。他还提到,随着技术进步,代理将成为实现AGI的重要一步,因为AGI需要能够自主执行必要任务以实现其目标。

OpenAI计划通过不断迭代AI模型,实现这一目标。阿尔特曼指出,o1系列模型将使代理系统成为现实,并且“当人们开始使用代理时,将会是一个重大事件。”他补充说:“人们将要求代理完成需要一个月才能做完的事情,而代理只需一个小时。”

代理系统的挑战:对齐与安全

实现AI代理最关键的难题是对齐问题,也就是确保代理的行为符合人类的价值观和利益。每次发布新模型时,OpenAI都会进行严格的安全测试,确保模型在符合安全标准的前提下才能发布。这一过程曾导致模型发布的延迟,并需要为模型设置“防护栏”以阻止某些潜在的有害行为。

一个明显的例子是GPT-4o模型,尽管具备生成图像、音乐和模仿声音的能力,但这些功能被“防护栏”限制,用户无法直接使用。然而,偶尔防护栏也会失效,表明模型实际上是能够实现这些功能的。

代理系统的防护栏问题尤为重要,因为代理可能获得银行账户的访问权限、在线执行任务,甚至雇佣他人在Fiverr平台上代为完成任务。在开发者日的演示中,一个语音机器人模拟助手与卖家通话,订购了400颗巧克力草莓,提供了特定地址,并声明用现金支付。尽管机器人宣称自己是AI助手,但从对话中很难分辨它的AI身份。

OpenAI首席产品官凯文·威尔(Kevin Weil)对《金融时报》表示,“我们希望让人们能够像与他人互动一样与AI互动。”他补充道,明年代理系统将进入主流市场,推动这一目标的实现。

威尔还指出,代理系统的一个防护措施是强制要求代理系统始终表明其AI身份。然而,如果你见过GPT-4o生成的完美矢量图形或听过Advanced Voice的拟声表演,你就会知道这些限制有时并不完善。

代理系统的未来展望

对于代理系统的到来,许多人充满期待。开发人员认为,代理将帮助加快开发流程,特别是在自动化测试等枯燥环节。此外,代理还能帮助人们处理大量未读邮件,正如一位开发者所言,“如果为了清空收件箱而不得不面对天网(Skynet)的崛起,那就让终结者来吧。”

http://www.lryc.cn/news/454586.html

相关文章:

  • 每日OJ题_牛客_重排字符串_贪心_C++_Java
  • Python 进阶部分详细整理
  • [ RK3566-Android11 ] 关于移植 RK628F 驱动以及后HDMI-IN图像延迟/无声等问题
  • 【黑马点评】 使用RabbitMQ实现消息队列——2.使用RabbitMQ监听秒杀下单
  • 业务封装与映射 -- OTUk/ODUk/OPUk开销帧结构
  • Vim基本用法
  • python 实现Tarjan 用于在有向图中查找强连通分量的算法
  • Qt开发技巧(十五)字符串去除空格,跨网段搜索不生效,设置图片显示失败问题,表格视图的批量删除,主动判断字串编码,开启向前查询的属性,画家类载入html来绘制
  • 【机器学习】智驭未来:探索机器学习在食品生产中的革新之路
  • Ubuntu 安装CUDA并使用Docker配置Pytorch环境
  • 【论文阅读】Simulating 500 million years of evolution with a language model
  • detectron2/layers源码笔记
  • LLM+知识图谱新工具! iText2KG:使用大型语言模型构建增量知识图谱
  • React基础-快速梳理
  • H.264编解码 - NALU详解
  • vSAN02:容错、存储策略、文件服务、快照与备份、iSCSI
  • 图解C#高级教程(四):协变、逆变
  • 详解CSS中的伪元素
  • paper_template
  • 【Bug】解决 Ubuntu 中 “error: Unable to Find Python3 Executable” 错误
  • CUDA与TensorRT学习六:模型部署-CNN、模型部署-YOLOv8检测器、部署BEVFusion模型
  • 防sql注入的网站登录系统设计与实现
  • 如何快速切换电脑的ip地址
  • 鸿蒙HarmonyOS之选择相册文件(照片/视频)方法
  • 【QT Qucik】C++交互:接收QML信号
  • 【C++】关键字+命名空间
  • 网络层——IP
  • 随笔 漫游互联网
  • 8.9K Star,开源自托管离线翻译引擎
  • MySQL基础之DML