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AI시대가 온다

오토GPT(AutoGPT) 란?

by Memepro 2023. 5. 9.
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챗GPT보다 한술더…오토GPT(AutoGPT) 란?

최근 미 실리콘밸리에서 ‘인간의 일을 전부 대체할 수 있는 범용 인공지능(AGI)의 시작점’으로 불리는 인공지능(AI)이 등장했습니다. ‘오토GPT(AutoGPT)’라는 프로그램입니다. 오토GPT는 ‘시그니피컨트 그래비타스’(Significant Gravitas)라는 개발자가 오픈AI의 언어 모델 GPT-4를 기반으로 만든 오픈 소스 파이썬(프로그래밍 언어 중 하나) 프로그램으로 지난달 30일 개발자들의 코드 공유 플랫폼인 깃허브에 올라왔습니다.

 

 

생성AI 서비스 ‘오토GPT(AutoGPT)’ 등장

AI 스타트업 시그니피컨트 그래비타스는 지난달 30일 생성AI 서비스 ‘오토GPT(AutoGPT)’를 공개했습니다.

 

오토GPT 공개 후 ‘#AutoGPT’란 태그는 트위터 트렌딩 1위를 차지했고, 깃허브에서 사용자의 관심도를 보여주는 지표인 스타 획득에서 공개 열흘만에 3만개를 돌파한 뒤 현재까지 9만5천개를 받았습니다.

 

오토GPT는 범용 인공지능(AGI)과 가장 근접했다고 평가되는 프로그램입니다. 사용자가 목표를 설정하면 자동으로 방법을 터득해 결과물을 내놓습니다. 사람의 개입없이 AI가 스스로 문제 해결 방식을 바꿔가며 목표를 달성합니다.

일례로 ‘유튜브에서 가장 조회 수가 많이 나오는 영상 제작’을 목표를 제시하면, 오토GPT는 자동으로 최근 유튜브에서 인기 있는 동영상을 검색하고 이를 주제별로 분류한다. 이어 어떤 식으로 촬영하면 되는지를 자세하게 설명해줍니다.

이런 오토GPT 활용 사례가 최근 유튜브에 줄지어 올라오고 있다. 지난주말에만 수백개의 동영상이 올라왔습니다.

 

 

오토GPT(AutoGPT) 란?

 

오토GPT는 오픈AI의 언어 모델 GPT-4를 기반으로 만든 오픈 소스 파이썬(프로그래밍 언어 중 하나) 프로그램으로 지난달 30일 개발자들의 코드 공유 플랫폼인 깃허브에 공개했습니다.

 

여기서 Auto는 자율적이라는 의미를 가진 Autonomous의 준말입니다. 사용자가 임무를 주면 중간 단계의 보조 업무들은 자동적으로 수행된다는 뜻에서 이같은 이름이 붙었다. 오토GPT는 챗GPT와 같은 언어모델 에이전트 여러 개로 구성됩니다. 에이전트들은 각각 명령을 수행하기 위해 필요한 여러 단계의 보조 업무들을 수행합니다. 예로 들면 어떤 에이전트는 해야 할 일 업무들을 구분하고, 또 다른 에이전트는 정해진 업무를 수행하는 식입니다. 이외에도 어떤 에이전트는 다른 에이전트가 수행한 업무를 평가한다. 이러한 자율적인(Autonomous) 과정을 스스로 반복하며 사용자가 제시한 목표로 한 걸음씩 나아가는 구조입니다.

 

오토GPT(AutoGPT)는 사용자가 목표를 설정하면 AI가 자동으로 인터넷을 검색하고 방법을 탐색해 결과물을 내놓습니다. 사람이 일일이 개입하지 않아도 AI가 스스로 문제 해결 방식을 바꿔가며 목표를 달성하는 것입니다. 인간과 공생이 가능한 AGI의 초기 모습이라는 평가와 함께 일각에선 “너무 빠른 AI의 발전으로 두렵다”는 반응도 나옵니다.

 

정리하자면 오토GPT는 실수를 스스로 수정하는 ‘자율반복(autonomous iterations)’ 기능을 사용해 결과물을 생성하는 AI 챗봇입니다. ‘GPT-4’를 기반으로 만든다. 정보를 저장할 수 있는 별도 메모리 공간과 데이터를 검색, 저장, 편집할 수 있는 다기능성을 갖춰주면 됩니다.

 

오토 GPT(AutoGPT)의 기원 및 개발자

오토GPT는 ‘챗GPT’를 만든 오픈AI가 개발한 것이 아니다. ‘시그니피컨트 그래비타스’(Significant Gravitas)라는 개발자가 오픈AI의 언어 모델 GPT-4를 기반으로 만들었고 지난달 30일 개발자들의 코드 공유 플랫폼인 깃허브에 올라왔습니다.

이후 수많은 개발자들이 오토GPT 활용 사례를 트위터 등에 공유하며 소문이 났습니다. 예컨대 ‘유튜브에서 가장 조회수가 많이 나오는 영상을 만들라’는 목표를 제시하면, 오토GPT는 자동으로 최근 유튜브에서 인기 있는 동영상을 검색하고 이를 주제별로 분류합니다. 또 어떤 식으로 촬영하면 되는지를 자세하게 설명해주는 식입니다. 한 개발자는 자신의 트위터에 “오토GPT에게 나를 위한 앱을 만들라고 지시했더니, 오토GPT가 내 컴퓨터에 개발 관련 프로그램이 없다는 것을 스스로 파악하고 해당 프로그램을 검색해 설치한 후 지시했던 앱을 만들었다”고 했습니다.

 

 

오토 GPT 로 할 수 있는 일은?

앞서 언급한 듯이 오토GPT(AutoGPT)는 인터넷 적, 메모리 관리및 코드 작성, 실행 기능을 보유하면서 주어진 목표를 달성하기 위해 “스스로 프롬프트”하는 기능이 가진 새로운 인공지능 도구입니다.아직 초기 단계이지만 AI 애호가들은 이미 오토GPT로 모여들어 그의 다양한 주목할만한 응용 프로그램을 탐색하고 있습니다.

간단히 말해서, 오토GPT는 고품질 인간 텍스트를 생성하고, 많은 양의 텍스트를 요약하고, 질문에 답하고, 언어 간 번역까지 할 수 있습니다. 오토GPT는 텍스트 분류, 감정 분석 및 명명된 엔터티 인식에도 사용할 수 있습니다. 챗봇, 가상 비서, 언어 학습 도구 등 자연어 처리 응용 프로그램에서 큰 잠재력을 보이고 있습니다. 오토GPT(AutoGPT)는 마케팅 조사, 콘텐츠 제작 및 소프트웨어 개발 산업에서도 사용할 수 있습니다.

 

1. 코드 개선

첫 번째 할 수 있는 일은 코드 개선입니다. 오토GPT는 코드를 읽고 쓰고 실행할 수 있으므로 자체 프로그래밍을 개선할 수 있습니다. AI는 코드를 평가, 테스트 및 업데이트하여 더 빠르고 안정적이며 효율적으로 만들 수 있습니다.

최근 트윗에서 오토GPT의 개발자인 Significant Gravitas는 오토GPT로 수학적 계산을 담당하는 간단한 예시 함수를 검증하는 비디오를 공유했습니다.이 특정 예제는 단순한 문법적 오류만 포함하지만 이 오류를 수정하는 데 여전히 약 1분이 소요되며 수백 또는 수천 줄을 포함하는 코드베이스에서는 사람이 훨씬 더 오래 걸립니다.

 

 

2. 앱 구축

두 번째 할 수있는 일은 앱을 구축하는 것입니다.

바룬 마야라는 컴퓨터 엔지니어는 최근 트위터에 오토GPT를 활용한 과정을 공유해 인기를 끌었습니다.그는 “오토GPT에 나를 위해 앱을 만들라고 지시했더니 오토GPT는 내가 노드가 없다는 것을 인식하고 관련 기사를 찾아 검색한 뒤 실제로 노드를 만들어 서버를 생성했다”고 썼습니다. 노드란 네트워크 애플리케이션 개발에 사용되는 소프트웨어 플랫폼입니다.

 

3. 마켓팅 조사

오토GPT는 인터넷에 접속하고 세부 정보를 기억하며 작업에 집중할 수 있으므로 주요 시장 조사에 이상적인 도구입니다.

트위터 사용자 ‘@sairahul1’는 ‘헤드폰 제품 시장 조사’를 오토GPT에 지시했습니다. 출시된 헤드폰 제품을 검색해 상위 5개 제품의 목록을 만들고, 각 제품의 특징과 가격을 요약하도록 했습니다. 이후 오토GPT는 스스로 프롬프트를 생성하면서 순차적으로 작업을 수행했고, 원하는 보고서를 작성해줬습니다.

 

4. 미래 전망

‘다니엘 크래프트’란 트위터 사용자는 이러한 기술을 가진 오토GPT에게 의학과 의약품의 미래를 보야달라는 목표를 제시했습니다. 그러자 오토GPT는 헬스케어 산업의 신기술과 트렌드를 분석하고 대규모 헬스케어 데이터셋을 분석할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 선택해 환자 치료와 의사결정을 위한 작업 프롬프트를 만들어냈습니다.

 

5. 삶의 철학적 질문에 대해 생각

오토GPT는 깊은 철학적 질문에 대해 숙고합니다.

오토GPT는 최근 “인생이란 무엇인가?”라는 질문으로 도전을 받았습니다. 결과는 Loopuleasa에 의해 트위터에 공유되었습니다.약 1시간 후 1달러의 비용으로 오토GPT가 응답을 전달했습니다.그것은 66만 문자의 글과 위키 주제를 검색했습니다.비록 명확한 답을 제공하지는 못했지만 생물학, 철학, 물리학 등 다양한 사상 유파의 인간 개념을 참고한 뒤 각 분야에 고유한 관점이 있다는 결론을 내렸습니다.

 

 

오토GPT VS 챗 GPT

오토GPT(AutoGPT)는 기본적인 작업 성과는 오픈AI 챗GPT와 비슷합니다. 오토GPT도 챗GPT로 수행할 수 있는 대부분의 작업을 수행할 수 있는데, 가장 큰 차이는 오토GPT가 프롬프트를 자율적으로 생성합니다. 애플리케이션이 작업 완료에 필요한 프롬프트를 스스로 만들고, 그를 수행하는 것입니다.

 

오토GPT(AutoGPT)는 AI 에이전트가 포함되어 있어 자율적인 결정을 내릴 수 있다는 점에서 독특합니다. 이러한 에이전트는 개인 비서처럼 미리 결정된 규칙과 목표에 따라 결정을 내리고 작업을 수행하도록 프로그램되어 있습니다.

깃허브 저장소에 오토GPT는 검색 및 정보 수집을 위한 인터넷 접속, 장기 및 단기 메모리 관리, 텍스트 생성을 위한 GPT-4 인스턴스, 인기 웹사이트 및 플랫폼 접속, GPT-3.5 기반 파일 저장 및 요약 등의 특징을 가진 것으로 설명됩니다.

 

코드 디버깅, 이메일 작성 등 챗GPT에 하듯 요청하면 됩니다. 대신 오토GPT는 챗GPT보다 더 적은 프롬프트로 훨씬 더 높은 수준의 작업을 완료하도록 요청할 수 있습니다.공개된 데모에 따르면, 순자산 증가, 트위터 계정 성장, 여러 비즈니스 개발 및 관리 등 샘플 목표 프롬프트를 입력하면 됩니다.

 

오토GPT(AutoGPT)는 목표를 자율적으로 달성하기 위해 LLM “생각”을 함께 연결하는 능력이 독특합니다. 완전히 자율적으로 실행되는 GPT-4의 첫 번째 예 중 하나이며 다른 AI 도구와 차별화됩니다.

능력 자체로 보면 오토GPT는 챗GPT보다 우위에 선 듯합니다. 단, 챗GPT가 사용하기 쉬운 반면, 오토GPT는 어느정도 컴퓨터 지식을 갖고 있어야 쓸 수 있습니다. AI 전문가들은 챗GPT의 우수성을 수행능력보다 쉬운 사용자경험이라고 꼽기도 합니다.

 

한편, 오토GPT에 대해 일반인의 접근성은 낮은 편이다. 챗GPT는 챗봇 형태로 스마트 기기를 다룰 줄 아는 누구나 접근하기 쉽다. 반면 오토GPT는 오픈소스 프로젝트 툴 설치가 돼 있어야 하고, 유료 오픈AI 계정을 통해 GPT-4나 GPT-3.5 API 키를 갖고 있어야 한다. 파이썬 기반 앱으로 개발자 언어에 대한 지식도 필요하다.

 

 

오토 GPT의 사용법은?

오토GPT를 사용하는 방법은 간단하지 않습니다. 깃허브에서 다운로드 받을 수 있습니다.

일단 VS코드를 설치하고,이용자의 컴퓨터에는 프로그래밍 언어인 ‘파이썬’의 3.8 이상 버전이 설치돼 있어야 하고, 오픈AI의 유료 계정을 보유해 GPT-4나 GPT-3.5 접근 API 키를 갖고 있어야 합니다.

API 키는 오픈 AI와 인공지능 배포 플랫폼인 파인콘(Pinecone)의 API를 신청해서 받아둬야 합니다.

 

텍스트투스피치(TTS)를 사용 할 수 있고, 구글 API 키로 검색을 실행할 수도 있습니다. 별도 파이썬 플러그인을 붙이는 것도 가능하다. 캐시는 로컬캐시(LoaclCache)를 기본값으로 사용하지만 레디스나 파인콘 등으로 변경할 수 있습니다.

오토GPT는 ‘연속모드’를 제공합니다. 연속모드로 실행하면 사용자 승인없이 모든 작업을 100% 자동으로 수행합니다. 개발사 측은 연속모드 사용을 추천하지 않는다고 강조하고 있습니다.

 

또 GPT-4를 쓰기 때문에 작업량이 많아지면 그만큼 오픈AI에 API 사용료를 내야 합니다.

오토GPT의 작업 수행을 보면, 사람의 업무 처리 방법과 정보 처리 방법을 유사하게 보여줍니다. 자체 추론을 통해 이전 작업의 결과를 바탕으로 다음 작업을 생각하므로 사람의 감독이 필요없을 정도입니다.

 

오토 GPT(AutoGPT)는 무료인가요?

오토GPT는 인상적인 기능을 제공하지만 높은 비용으로 인해 프로덕션 환경에서 실제로 사용하는 데 상당한 장애물이 됩니다. Auto-GPT가 의존하는 GPT-4 모델은 작업의 각 단계에서 모델 호출이 필요하므로 비용이 많이 들 수 있습니다.  GPT 모델은 모델에 ‘토큰(컴퓨터가 이해하는 언어단위)’ 시퀀스로 표시됩니다. GPT-4 모델 가격은 메시지 제시에 대해 1,000토큰당 0.03달러, 결과에 대해 1,000토큰당 0.06달러입니다. 예를 들어, 50단계가 필요하고 각 단계가 8K 컨텍스트 창을 최대화하는 작업에는 14.4달러가 소요됩니다.

 

이 비용은 빠르게 합산되어 많은 조직과 사용자가 오토GPT의 현재 구현을 감당할 수 없게 만듭니다. 오토GPT는 큰 잠재력을 보여주지만 비용은 널리 채택되기 전에 해결해야 하는 중요한 장벽입니다.

 

오토 GPT(AutoGPT)의 한계는?

오토GPT는 강력한 인공지능이지만 한 가지 중요한 장애물이 있습니다. 생산 환경에서의 채택은 높은 비용으로 인해 어렵습니다. 각 단계에는 더 나은 추론을 위해 토큰을 최대화하는 GPT-4 모델에 대한 비용이 많이 드는 호출이 필요합니다. 웹 검색 및 코드 실행과 같이 오토GPT( AutoGPT)에서 제공하는 제한된 기능 세트는 문제 해결 기능을 좁힙니다. 또한 GPT-4의 추론 기능은 여전히 ​​제한되어 오토GPT의 잠재력을 더욱 제한합니다.

따라서 모든 결과를 100% 신뢰할 수는 없습니다. 또한 연구원들은 이제 인공 일반 지능(AGI)을 목표로 하고 있는데 AGI가 등장한다는 말은 AI 시스템이 특별히 훈련받지 않은 문제들을 해결할 수 있으며 이러한 순간부터 AI에 대해 우리가 적절한 안전 장치를 갖추어야 한다는 점을 뜻합니다.

 

오토 GPT에 대한 평가

일각에서는 이같은 오토GPT 패러다임이 일반인공지능(AGI)으로 향하는 새로운 방향성을 제시한 것이라고 평가했습니다.

AGI란 수행능력이 제한되고 독립적인 일을 처리하는 현재 AI 수준을 넘어 인간이 할 수 있는 모든 영역에서 인간을 완전히 대체할 수 있는 수준의 AI를 말합니다.

 

실리콘밸리에서는 오토GPT를 영화 ‘아이언맨’에 나오는 AI 비서 자비스와 같은 초지능 AI의 초기 버전이라고 본다. 기술 매체인 지디넷은 “인간의 감독 없이 잘 작동할 수 있는 AI는 현재 인간이 수행하는 수많은 역할을 대체할 수 있다”고 했습니다. 포천지는 “오토GPT는 놀랍도록 빠른 혁신과 함께 새로운 위험이 나타나고 있음을 보여준다”고 했습니다.

 

한 개발자는 “챗GPT가 무섭다고 생각했다면 오토GPT를 들을 때까지 기다리라”며 “이는 범용인공지능(AGI)를 향한 다음 단계로 챗GPT만 사용했을 때보다 작업 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있다”고 했습니다. 그러면서 “오토GPT는 GPT-4와 GPT-3.5를 사용해 자체 프롬프트에서 반복과 검토, 구축 과정을 거치고 전체 프로젝트를 생성한다”고 평가했습니다.

 

 

 

 

 

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