[심층분석] 오토GPT(AutoGPT)의 이해와 이용법

오토 GPT(AutoGPT)란?

오토 GPT는 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 평가합니다. 
이러한 자율적인(Autonomous) 과정을 스스로 반복하며 사용자가 제시한 목표로 한 걸음씩 나아가는 구조입니다.
오토 GPT(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.
즉 오토GPT는 실수를 스스로 수정하는 ‘자율반복(autonomous iterations)’ 기능을 사용해 결과물을 생성하는 AI 챗봇으로 ‘GPT-4’를 기반으로 만들어졌습니다. 
사용자는 정보를 저장할 수 있는 별도 메모리 공간과 데이터를 검색, 저장, 편집할 수 있는 다기능성을 갖춰주면 됩니다.

오토 GPT(AutoGPT) 개발자는?

오토 GPT는 ‘챗GPT’를 만든 오픈 AI가 개발한 것이 아닙니다. 
‘시그니피컨트 그래비타스’(Significant Gravitas)라는 개발자가 오픈 AI의 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, 오토 GPT는 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, 오토 GPT가 내 컴퓨터에 개발 관련 프로그램이 없다는 것을 스스로 파악하고 해당 프로그램을 검색해 설치한 후 지시했던 앱을 만들었다”라고 했습니다.

오토 GPT와 챗GPT의 비교

오토 GPT(AutoGPT)는 기본적인 작업 성과는 오픈 AI 챗GPT와 비슷합니다. 
오토 GPT도 챗GPT로 수행할 수 있는 대부분의 작업을 수행할 수 있는데, 가장 큰 차이는 오토 GPT가 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.
오토 GPT(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, 오토 GPT는 어느 정도 컴퓨터 지식을 갖고 있어야 쓸 수 있습니다. 
AI 전문가들은 챗GPT의 우수성을 수행능력보다 쉬운 사용자경험이라고 꼽기도 합니다.

오토 GPT의 사용법

오토 GPT를 사용하는 방법은 간단하지 않습니다. 깃허브에서 다운로드할 수 있습니다.
일단 VS코드를 설치하고,이용자의 컴퓨터에는 프로그래밍 언어인 ‘파이썬’의 3.8 이상 버전이 설치돼 있어야 하고, 오픈 AI의 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.
오토 GPT는 ‘연속모드’를 제공합니다. 연속모드로 실행하면 사용자 승인 없이 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.
오토 GPT의 작업 수행을 보면, 사람의 업무 처리 방법과 정보 처리 방법을 유사하게 보여줍니다. 
자체 추론을 통해 이전 작업의 결과를 바탕으로 다음 작업을 생각하므로 사람의 감독이 필요 없을 정도입니다.

오토 GPT로 할 수 있는 일

오토 GPT(AutoGPT)는 인터넷 적, 메모리 관리 및 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. 
오토 GPT는 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. 
오토 GPT(AutoGPT)는 마케팅 조사, 콘텐츠 제작 및 소프트웨어 개발 산업에서도 사용할 수 있습니다.

오토 GPT(AutoGPT)의 비용

오토 GPT는 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 1,000 토큰당 0.03달러, 결과에 대해 1,000 토큰당 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. 
오토 GPT는 큰 잠재력을 보여주지만 비용은 널리 채택되기 전에 해결해야 하는 중요한 장벽입니다.

오토 GPT(AutoGPT) 한계

오토 GPT는 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 오토 GPT( AutoGPT)에서 제공하는 제한된 기능 세트는 문제 해결 기능을 좁힙니다. 
또한 GPT-4의 추론 기능은 여전히 ​​제한되어 오토 GPT의 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 안전장치를 갖추어야 한다는 점을 뜻합니다.