在我早期作为神经科学家的职业生涯（2008-2017），我的日常研究包括细胞培养实验以了解大脑的生物化学的机制。由于我操作的实验生成较小的数据规模， 所以利用简单的软件就可以对数据进行简单的分析。
2015年，我到了三藩市进行博士后研究，当时，我目睹了大学和研究所通过大量高通量实验（high-throughput experiments）和研究，产生大量数据，这让我马上意识到编码技能对于大数据分析已经成为必需品，而不是奢侈品。然而，我的研究课题繁忙，加上学习编码似乎是一项艰巨的挑战，让我不得不屈服于恐惧而推迟学习编码。
2017年，我加入了一家美国旧金山生物科技初创公司。这家公司利用人工智能分析蛋白质修饰以生产癌症筛查诊断产品。在这家公司里，我非常钦佩我的同事（数据科学家和软件开发团队）以及他们的优秀编码和大数据分析技能。同时也后悔自己错过了学习编码的机会。
直到今年早初，ChatGPT把编码技巧的门槛降低了, 因为用户们可以向ChatGPT输入不同的指令，然后ChatGPT会根据用户的指令生成解答，甚至输出不同编程语言的代码。
2023年的我们生活在每周都会有新的人工智能工具的年代。除了像ChatGPT这样的大型语言模型之外，其他不同种类的人工智能工具包括如文字产生图像工具（如Stable Diffusion、Midjourney和Dall-E 2）、视频创建工具（如Lumen5和Runway Gen 2）以及音乐或播客生成器（如Soundraw和Podcastle）。初学者们可以巧妙地使用这些人工智能工具，而降低现有行业的门槛，并发挥自己的创造力, 更创造无限的机会。
我想向大家介绍一种新的人工智能工具—AutoGPT。目前，最突出的三个AutoGPT应用程序是AutoGPT、BabyGPT和AgentGPT。要使用AutoGPT，用户需要获取OpenAI API密钥（API是一允许不同的计算机程序交换信息的链接），以允许AutoGPT访问ChatGPT服务器。用户可以向AutoGPT输入特定目标，然后它会自动浏览网络以寻找相关信息，制定计划并循环创建额外任务，企图实现用户的目标。
我的第一次尝试使用AutoGPT设计了一个生物学实验的方案。AutoGPT帮助我收集现有的科学文献数据，并提供了一个具体的实验方案和用于执行实验的Python编码。AutoGPT生成的研究方案合理且逻辑清晰。在我早期的研究生涯中，查阅科学文献可能需要几个小时甚至几天的时间，如果当时有AutoGPT的帮助，大大减轻了我的研究工作的负担。
第二次，我使用了AutoGPT帮助我完成一个生物技术企业的可行性研究报告，结果令人惊讶。AutoGPT提供了一个框架来实现我的目标，并找自动到了有关的行业的信息。它为我提供了与该行业相关的关键意见领袖（KOLs）和公司的信息，还提供了潜在项目和KOLs 合作的方案。
节省工作时间
AutoGPT还拟定了一份财务建模草案，以及行业的商业分析。依照传统的方法，一名商业分析师可能需要数小时或数天的研究和草稿的一份可行性研究报告，使用AutoGPT只需要大约15分钟。
AutoGPT是充满潜力地革新研究和克服问题的人工智能工具之一。这些人工智能工具可以快速分析和综合信息，节省工作时间，并为复杂问题提供新的见解。然而，用户使用这些人工智能工具也需要考虑潜在成本和风险：
成本：1.OpenAI API密钥：使用AutoGPT工具需要从OpenAI获取API密钥，相比ChatGPT的月度订阅，使用API密钥的成本很低，按照使用量付费。
2.时间投资：初学用户需要一些时间和努力去了解安装过程，因为AutoGPT和其他人工智能工具还没有广泛的用户界面。
风险：1. 数据可靠性：虽然ChatGPT和AutoGPT能够生成输出或数据，但这些数据可能没有经过验证。某些研究人员已经证明了ChatGPT生成的参考和引用来源是ChatGPT伪造的，因此，用户必须验证数据或输出。
2.安全性：由于这些人工智能工具仍处于早期开发阶段，它的代码可能包含错误，可能会损坏电脑。此外，如果黑客将恶意代码插入软件包，可能会对用户造成风险。因此，用户需要自行承担使用这些软件的风险。
虽然像AutoGPT的人工智能工具有很大的潜力革新我们日常克服问题的方法，但是用户们不可忽略它的潜在风险和成本。任何用户都可以使用AutoGPT这样的人工智能工具来完成日常重复和耗时的任务，以提高我们的生产力。然而，用户们必须了解这些工具的局限性和潜在风险，并在严格的验证这些人工智能工具输出的成果。唯有这样，用户可以充分地利用人工智能工具的优势完成重复和耗时的任务，以换取思考的空间想像有创造性项目。
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