¿La serpiente se mordería la cola? Si bien la IA generativa está triunfando en todo el mundo, como ChatGPT, cuyas tasas de uso se están disparando en todos los países, los expertos ahora están pensando en automatizar las respuestas de la IA generativa. Detrás de esta tendencia se encuentran los AutoGPT, diseñados para automatizar tareas GPT-4. ¿Su objetivo? Crear agentes que completen tareas para un usuario sin ninguna intervención, explicó Nathan Lands, fundador de Lore.com, empresa especializada en IA generativa. AutoGPT fue impulsado originalmente por el desarrollador de videojuegos Toran Bruce Richards como código abierto en Github, dejando espacio para que otros lo mejoren.

Hay que creer que la mayonesa está empezando a afianzarse, ya que varios proyectos han florecido en los repositorios de código de Github con cierto éxito, como JARVIS de Microsoft, Auto-GPT de Significant Gravitas y, sin duda, el precursor de todos, BabyAGI de Mini Yohei. Según su descripción en el repositorio de código, este último es un script de Python que sirve como un sistema de gestión de tareas impulsado por IA.

Índice
  1. Un script que se ejecuta en un bucle infinito.
  2. Una imaginación peligrosamente ilimitada

Un script que se ejecuta en un bucle infinito.

El objetivo predefinido es crear y luego ejecutar tareas con el principio de que cada una de ellas determina sucesivamente la siguiente. El script se ejecuta en un bucle infinito siguiendo los siguientes pasos: extraer el primer trabajo de la lista de tareas, enviar la tarea al agente de ejecución, que utiliza la API OpenAI para llevarla a cabo según el contexto, enriquecer el resultado y almacenarlo en Pinecone, crea nuevos trabajos y vuelve a priorizar la lista en función del objetivo y resultado de la tarea anterior.

Sin embargo, la documentación de los principales AutoGPT recomienda encarecidamente no ejecutar este tipo de agente en modo continuo y, en su lugar, enfatiza detener el script después de cada acción del usuario. Al parecer, algunos no restringieron su AutoGPT en varias áreas: "Alguien creó uno para la prospección de ventas, en el que el agente podía identificar las 50 empresas más grandes, identificar a los directores de recursos humanos de estas empresas y enviarles correos electrónicos y, a los que respondieron , organizar reuniones en Calendly, todo en nombre del agente de ventas”. explica TheNewStack. “Para los podcasters, otro agente puede leer noticias recientes y preparar un esquema para un podcast. Para los programadores, existe un agente de desarrollo basado en pruebas que crea características de software, simplemente iterando a partir de un conjunto de pruebas proporcionadas por el desarrollador”. Auto-GPT ahora puede escribir su propio código usando GPT 4 y ejecutar scripts de Python. Esto le permite depurar, desarrollar y mejorar de forma recursiva.

Una imaginación peligrosamente ilimitada

Si la imaginación de la IA generativa es realmente ilimitada, no está exenta de peligros. Según Toran Bruce Richards, AutoGPT salvaría a la humanidad de la pérdida masiva de empleos provocada por la automatización de la inteligencia artificial basada en código propietario como GAFAM (Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, etc.). Pero también plantea un gran riesgo: “A medida que avanzamos hacia una mayor autonomía de la IA, es esencial equilibrar los beneficios con los riesgos potenciales. Por eso siempre se recomienda la supervisión humana, ya que ayuda a mitigar posibles problemas y guiar al agente hacia los resultados deseados”, advierte Toran Bruce Richards.

Este último también desaconseja a los usuarios activar el modo sin intervención humana, porque puede ser "potencialmente peligroso y hacer que su IA se ejecute eternamente o realice acciones que normalmente no permitiría". ¿El gusano ya está en la fruta?