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自 ChatGPT 发布以来，各行各业对其能力探索的举措一直没有停止。
很多大厂纷纷跟进，竞相推出自研的大语言模型，国外的 Google Bard、Claude。国内的文心一言、盘古大模型、通义千问，都在这短短一两个月内发布上线。
由于 ChatGPT 的发展速度过快，很多行业大佬害怕未来将有可能出现不可控制的局面。
马斯克、Apple 公司联合创始人沃兹尼亚克、图灵奖得主本吉奥纷纷喊话，让 AI 业界人士立马终止研究比 GPT-4 更强大的模型，并开放了联合签名。截至目前，已超过 1.3 万人联合署名。
无独有偶，AI 界两位重磅级大佬，吴恩达和杨立昆，昨日也在一场直播中公开表示：AI 研究不能停！
两股势力相互对立，各执一言，谁都没有办法说服对方。
看到这里，我不禁想问，ChatGPT 真的会被停掉么？
我的答案很明确，不可能。
打从 ChatGPT 发布那天起，它便开始以迅雷不及掩耳之势融入到各行各业，试图打破整个传统互联网的旧格局，建立新秩序。
很多用过它的朋友，都表示现在日常生活工作已经离不开它了。
那么，打破旧格局，当从何下手？
这里我们简单分析一下。
首先，AI 的强势之处，在于拥有极强的逻辑思考与学习能力。
其次，从资本的角度上看，借助 AI 能力，优先淘汰那些招聘成本高、薪资支出大的岗位，这笔买卖才划算。
到这里，相信大家结论已经很明显了。
程序员，或将成为受 ChatGPT 冲击最大的职业之一。
除了我上面提到的那几点，这里面还有一个特别重要的考量因素。
为了让自家的大模型能够这场 AI 战役中脱颖而出，大厂们都会疯狂的堆算力，高薪聘请行业专家，清洗挖掘各种有价值的数据，用以持续优化与迭代 AI 模型。
但是，这里面还隐藏一个价值巨大，同时也要求 AI 拥有极强编程能力研究方向，那就是：
让 AI 实现自主进化
听起来是不是很像科幻片情节？
这里我想先跟大家分享一下，英国数学家欧文·古德曾在 1965 年提出的 "智能爆炸" 理论：
如果让我们给 "超级智能机器" 下一个定义。那就是：一台能超越任何人（无论这个人多么聪明）的所有智力活动的机器。
由于设计机器也属于这些智力活动中的一种，因此，一台超级智能机器就能设计出更好的机器。
那么，毫无疑问，整个人类文明将会跨入 "智能爆炸" 时代，到那时，人类的智能会被远远甩在后面。
于是，第一台超级智能机器就会成为人类的最后一个发明。只要它足够听话，并告诉人类如何控制它就行。
目前，GitHub 上已经有开发者在往这个方向进行尝试，尽管他们或许不知道，这些尝试将在未来给人类社会带来哪些影响。
前几天，我在社群中分享过两个开源项目，从这两个项目中，我们兴许能得到一些答案。
让 ChatGPT 学会迭代
想让 AI 协助人类完成一个较为复杂的任务，除了让它很好的理解任务内容之外，还需要让它明白各项任务的轻重缓急。
BabyAGI，是一个基于 GPT 开发的智能任务管理 Python 脚本，用于测试 AI 任务驱动自治的实际效果。
在这个系统中，BabyAGI 除了要理解给它指派的任务，还需要自行探索，完成创建任务、确定任务优先级以及执行任务等操作。
GitHub：http://github.com/yoheinakajima/babyagi
下面是该脚本的执行流程：
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从任务列表中提取第一个任务；
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将任务发送给执行代理，执行代理使用 OpenAI 的 API 根据上下文完成任务；
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丰富结果并将其存储在 Pinecone 中；
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创建新任务并根据目标和先前任务的结果重新排列任务列表的优先级。
系统背后的构思逻辑，是它能根据任务结果和设定目标来创建任务。
有了这一步，接下来我们便需要让 AI 学会自行上网搜索资料，获取解决方案，并自行迭代。
让 GPT 自我迭代
Auto-GPT，虽然只是一个实验性的开源应用，但已经能很好的向外界展示 GPT-4 语言模型的强大功能。
简单来说，它能自己优化自己的代码、自动改 Bug。
这也就意味着，这是一个懂得通过编程来强化自己能力的智能代码工具，也是自 GPT-4 出现以来，迈出的至关重要的一步。
GitHub：https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
除了能够自动联网搜索、搜集各种数据之外，它还能尝试访问当下的主流网站和平台，利用 GPT 进行文件存储和总结。
我们或许能从这个项目里面，成功找到突破 AI 可能性界限的方法。
写在最后
上面提到的两个开源项目，在我看来，就是 AI 尝试自我进化的初步探索。
虽然只是初步探索，但也给了大厂们一些研究方向以及实现思路。
我相信，距离 AI 真正实现自主进化到来的那一天，不会太久。
到那时，我们又将何去何从？
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