OpenAI 與 Altera：使用 GPT-4o 創造協作式數位人類
Altera 開發了「數位人類」——具備長期協作與情感互動能力的自主 AI 代理人——採用受大腦啟發的架構，並以 OpenAI 的 GPT-4o 為動力。此突破使代理人在延長的時間內保持穩定性與認知功能，克服了業界常見的資料退化問題。
克服自主代理人的資料退化問題
在長時間範圍內即時做出決策的 AI 代理人常會遭遇資料退化，亦即代理人的輸出會成為未來的輸入，導致資料品質與效能下降。Altera 認為這是阻礙代理人能自主運作數小時甚至更長時間的關鍵障礙。
為了解決此問題，Altera 整合了 OpenAI 的語言模型，以維持決策過程的完整性。此整合使代理人能進行更長且更複雜的互動，避免了自主 AI 系統常見的快速效能衰退。
受大腦啟發的架構與認知模擬
Altera 採用平行多模組系統，旨在模仿人腦結構，特別是前額葉皮層。此複合系統平行運行多個模組，每個模組皆由 OpenAI 模型驅動，以模擬特定的認知功能：
- Attention Bottleneck: 管理代理人如何聚焦資訊。
- Working Memory: 保持短期資訊以支援當前任務。
- Social Cognition: 使代理人能理解並與他人互動。
根據執行長 Dr. Robert Yang 表示，這套架構讓代理人能「更快思考、處理情緒，最終建立長期的自我感知」。
能力與目前基準
截至 2024 年中，Altera 的數位人類可一次自主運作長達四小時，公司表示這較市場上其他 AI 模型有顯著提升。
Altera 的首款產品透過能在《Minecraft》中與人類玩耍與互動的代理人展示了這些能力，特別使用「Distinct Item Collection」基準來衡量在虛擬環境中的成功。此作為未來多代理人模擬的基礎，包含建立完整的數位社會以測試經濟政策或廣告。
數位人類的未來應用
Altera 預見未來 AI 代理人將從簡單的助理轉變為協作夥伴。公司指出此技術的兩大主要發展方向：
- Productivity: 數位「同事」能持續合作數天或數週，主動解決問題。
- Simulation: 長時間的多代理世界，用於衡量對經濟政策與行銷策略的回應。