OpenAI 与 Altera：使用 GPT-4o 创建协作式数字人类
Altera 开发了“数字人类”——能够与人进行长期协作和情感交互的自主 AI 代理——采用受大脑启发的架构，由 OpenAI 的 GPT-4o 提供动力。这一进展使代理能够在更长时间内保持稳定性和认知功能，克服了行业常见的数据退化挑战。
克服自主代理中的数据退化
在长时间范围内进行实时决策的 AI 代理常常会遭遇数据退化，即代理自身的输出成为其未来的输入，导致数据质量和性能下降。Altera 认为这对旨在自主运行数小时甚至更长时间的代理来说是关键障碍。
为了解决此问题，Altera 将 OpenAI 的语言模型集成进来，以保持决策过程的完整性。此集成使代理能够实现更长且更复杂的交互，而不会出现自主 AI 系统通常出现的快速性能衰减。
类脑架构与认知模拟
Altera 使用一种并行多模块系统，旨在模拟人脑结构，特别是前额叶皮层。该复合系统并行运行多个模块，每个模块由 OpenAI 模型驱动，以模拟特定的认知功能：
- 注意瓶颈： 管理代理对信息的聚焦方式。
- 工作记忆： 为当前任务保持短期信息。
- 社会认知： 使代理能够理解并与他人互动。
据 CEO Dr. Robert Yang 表示，这种架构使代理能够“思考更快、处理情感，并最终建立长期的自我感”。
能力与当前基准
截至 2024 年中期，Altera 的数字人类能够一次性自主运行最长四小时，公司称这相比市场上其他 AI 模型有显著提升。
Altera 的首款产品通过能够在《Minecraft》中与人类一起玩耍和互动的代理展示了这些能力，特别使用“Distinct Item Collection”（独特物品收集）基准来衡量在虚拟环境中的成功。这为未来的多代理仿真奠定了基础，包括创建完整的数字社会以测试经济政策或广告。
数字人类的未来应用
Altera 设想一个未来，AI 代理从简单的助理转变为协作伙伴。公司将此技术的主要发展路径划分为两类：
- 生产力： 能够协作数天或数周、主动解决问题的数字“同事”。
- 仿真： 用于衡量经济政策和营销策略响应的长期多代理世界。