この記事はLifehackerの「AIと共に生きる」シリーズの一部です。AIの現状を調査し、AIがどのように役立つか（そして役に立たないか）を検証し、この革新的な技術が今後どこへ向かうのかを評価します。詳細はこちらをご覧ください。

最近のAIの進歩に追いつこうとしているなら…頑張ってください。昨年末にOpenAIのChatGPTが話題になって以来、人工知能（AI）は毎分ごとに新たな開発が進んでいるようです。その一つがAuto-GPTと呼ばれるもので、ChatGPTの基盤技術（GPT-4）を用いて、ChatGPTでは不可能なことを実現します。独自のAuto-GPT AIエージェントを構築したり、Web上で実際に試したりすることも可能です。しかし、期待していたほどの成果ではないことに気づくかもしれません。

Auto-GPT とは何ですか?

Auto-GPTは、AIとエンドユーザー（つまりあなた）の関係を劇的に変化させます。ChatGPTは、AIとエンドユーザー間のやり取りに依存しています。AIにリクエストを送ると、AIは結果を返します。そして、AIが与えた情報に基づいて、あなたは新しいプロンプトで応答します。一方、Auto-GPTは、ユーザーからのプロンプトを1つだけ必要とします。そこから、AIエージェントは、追加の入力やプロンプトを必要とせずに、ユーザーの要求を達成するために必要なタスクリストを生成します。開発者のSignificant Gravitas（Toran Bruce Richards氏）によると、これは本質的にLLM（大規模言語モデル）の「思考」を連鎖させるものです。

Auto-GPTは、複数のコンポーネントに依存する複雑なシステムです。インターネットに接続して特定の情報やデータを取得し（ChatGPTの無料版では不可能）、長期および短期の記憶管理機能を備え、OpenAIの最先端のテキスト生成にはGPT-4、ファイルの保存と要約にはGPT-3.5を使用します。多くの可動部分がありますが、これらすべてが組み合わさって素晴らしい結果を生み出します。

Auto-GPTの使い方

最初の例は、Auto-GPTのGitHubサイトから引用したものです。デモで紹介されているAuto-GPTが達成しようとしている目標の全ては確認できませんが、要点は、誰かがAIエージェントに自身について調査し、学習するよう指示することです。エージェントはそれに従い、Googleを開き、自身のGitHubリポジトリを見つけて分析し、テキストファイルにデータの要約をまとめ、デモ参加者に提示します。

より実用的な例を挙げましょう。ユーザーは市場で最も優れたヘッドフォンを見つけたいと考えています。そこで、自分で調べる代わりにAuto-GPTを活用し、AIエージェントに以下の4つの目標を指示します。

1. 現在市場に出回っているさまざまなヘッドフォンについて市場調査を行ってください。

2. 上位 5 つのヘッドフォンを入手し、それぞれの長所と短所をリストアップします。

3. それぞれの価格を含めて分析を保存します。

4. 完了したら終了します。

AIエージェントは少し考えた後、すぐに行動を開始し、ウェブを検索してヘッドフォンに関する情報とレビューを収集します。そして、読みやすいプレーンテキストファイルを出力し、最高のヘッドフォンのランキング、価格表、そして長所と短所をまとめます。

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TwitterユーザーのSully Omar氏は、Auto-GPTに同様の課題を与えました。Omar氏は靴会社を装い、AIエージェントに防水靴を調査し、上位5つの競合製品を報告するよう指示しました。ボットは、分析に使用したレビューを精査する能力も備えていました。レビューの中には「偏りがあったり、偽物だったりする可能性がある」ものもあったからです。

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Auto-GPTには多くの欠陥と制限がある

Twitterで「Auto-GPT」や「AGI（人工知能）」を検索すると、このような例が至る所で見つかります。しかし、話が逸れる前に、Auto-GPTはまだ非常に新しいツールであることを思い出してください。Significant Gravitasは3月下旬にこのプロジェクトをGitHubに公開しました。それ以来、このツールへの期待は大きく高まっていますが、まだ完全に実験段階です。

NVIDIA の AI 科学者 Jim Fan 氏は、Auto-GPT は「楽しい実験」であり、一般の人が簡単にいじれるものであるものの、まだプロトタイプであり、革命と間違えられるべきではないと強調しています。

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開発者自身も Auto-GPT がまだ初期段階にあることを認識しており、GitHub サイトで次の問題を挙げています。

1. 洗練されたアプリケーションや製品ではなく、単なる実験です

2. 複雑な現実世界のビジネスシナリオでは、うまく機能しない可能性があります。実際にうまく機能する場合は、ぜひ結果を共有してください。

3. 実行にはかなりコストがかかるため、OpenAI を使用して API キーの制限を設定し、監視してください。

しかし、Auto-GPTの素晴らしさ（あるいは少なくともAuto-GPTの将来性）は、AIに特定のタスクの大部分を任せることができるという発想にあると思います。AIに望むことを実行させるために、適切な質問や最適なプロンプトを知る必要はありません。最初の目標が明確であれば、AIは次のステップを考え、自分では思いつかなかったものを構築してくれます。まだそこまでには至っていないかもしれませんが、Auto-GPTがGPT-4の実質的に2週間後にリリースされたという事実は、この種の技術が今後どれほどの速さで進歩するかを私たちには見当もつかないことを意味します。

今すぐAuto-GPTを試す方法

Auto-GPT を使って独自の AI エージェントを構築するためにコーディングの知識は必要ありませんが、あれば役立ちます。必要なのは、コンピューター、OpenAI API キー（従量課金プランを強く推奨）、テキストエディター（Notepad++ など）、Git（または Auto-GPT の最新の安定版リリース）、そして実行環境（Docker、Python、VSCode + devcontainer など）です。

Auto-GPTの公式サイトには、ツールの設定方法や追加機能の追加手順が詳しく記載されています。ご自身で構築する場合は、トークンの使用にご注意ください。OpenAI APIの記事で制限の設定方法について解説しているので、Auto-GPTによってクレジットカードの残高が誤って使い果たされることがないようにしてください。

ただし、Auto-GPTを試してみたいだけであれば、AIエージェントを自分で構築する必要はありません。一部の開発者は、コーディング経験がなくてもWebブラウザから簡単にアクセスできるAuto-GPT用のインターフェースを構築しています。Cognosysは以前は無料で利用できましたが、需要の高まりにより開発者がアクセスするにはOpenAI APIキーが必要になりました。AgentGPTはAPIキーを必要としない興味深い例ですが、AIが自ら生成するタスクの数が制限されます。それでも、プロセスがどのように機能するかを理解するには役立ち、APIキーを提供することで制限を増やすことができます。