原文來源：學(xué)術(shù)頭條

圖片來源：由無界 AI生成

我們能否在歷史的十字路口避免戰(zhàn)爭,？在人類歷史上，個人,、學(xué)者,、決策者和組織一直在追問這個問題。

如今,，AI Agent 試圖模擬人類復(fù)雜行為,，還原歷史大戰(zhàn)場景,，來回答這一問題。

日前,，由美國羅格斯大學(xué)和密西根大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出的 AI Agent——WarAgent 便成功模擬了包括第一次世界大戰(zhàn),、第二次世界大戰(zhàn)和中國古代戰(zhàn)國時期戰(zhàn)爭在內(nèi)的歷史重大國際沖突。

據(jù)論文描述,，WarAgent 證明了其作為了解國際沖突動態(tài)的工具的可靠性,，充分展示了基于大型語言模型 （LLMs）的多智能體 AI 系統(tǒng)在原型設(shè)計(jì)和分析復(fù)雜人類行為方面的優(yōu)越能力。實(shí)驗(yàn)證明,，即使是最微小的觸發(fā)事件,，也可能演變成類似于冷戰(zhàn)的局勢，突顯了戰(zhàn)爭的不可避免性,。

相關(guān)研究論文以“War and Peace (WarAgent): Large LanguageModel-based Multi-Agent Simulation of World Wars”為題，已發(fā)表在預(yù)印本網(wǎng)站 arXiv 上,。

研究結(jié)果提供了基于數(shù)據(jù)和 AI 增強(qiáng)的見解,，有望重新定義人們對沖突解決和維和戰(zhàn)略的理解。這一發(fā)現(xiàn)不僅僅是歷史分析的延伸,，更提供了一種通過 AI 理解人類歷史,、預(yù)防未來國際沖突的藍(lán)圖。

智能體的獨(dú)特機(jī)制

大型語言模型（LLMs）能夠模擬虛擬的城市街景,、探險游戲中的角色互動,，以及智能解決復(fù)雜的任務(wù)。

然而,，這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展并未止步于此,，最新的智能體系統(tǒng) WarAgent 不僅在模擬復(fù)雜行為方面取得了巨大進(jìn)展，而且成功還原了歷史大戰(zhàn)的場景,。

WarAgent 建立在四個基礎(chǔ)構(gòu)件之上：Country agents,、Secretary agents、Board 和 Stick,。

Country agents 代表各個國家,，每個國家都擁有獨(dú)特的國家概況。它們通過在預(yù)定的行動范圍內(nèi)生成行動來應(yīng)對各種情況,，這些行動受到結(jié)構(gòu)化提示的指導(dǎo),。這些提示有助于智能體在復(fù)雜的國際關(guān)系中根據(jù)聯(lián)盟,、敵對關(guān)系和戰(zhàn)略考慮做出決策。

Secretary agents 負(fù)責(zé)促進(jìn) Country agents 與系統(tǒng)之間的互動,，它們在管理 Country agents之間的信息和提案流動方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,。

Board 充當(dāng)一個動態(tài)平臺，記錄和展示每個模擬回合中正在進(jìn)行的關(guān)系動態(tài),。它負(fù)責(zé)追蹤國際關(guān)系,，其中包括戰(zhàn)爭宣言和軍事聯(lián)盟，確保代理的決策基于最新的信息,。

Stick 充當(dāng)每個國家內(nèi)部記錄系統(tǒng)的角色,，代表了該國的國內(nèi)法規(guī)。它有助于確保該國智能體的行動符合預(yù)先定義的協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn),。

圖｜Board 和 Stick 設(shè)計(jì)（來源：該論文）

據(jù)論文描述,，WarAgent 系統(tǒng)的核心在于其獨(dú)特的 Agent-Secretary interaction 和 Agent-Agent interaction 機(jī)制。在這個系統(tǒng)中,，每個國家都由一個 AI 智能體表示,，這些智能體根據(jù)歷史資料和當(dāng)前的國際關(guān)系生成行動和決策。

Secretary agents 在此過程中起到了橋梁的作用,，它們調(diào)整 Country agents 的提案,，確保行動的連貫性和可行性。與此同時,， Country agents 之間的直接互動則完全基于歷史事件的觸發(fā),，這些互動展現(xiàn)了國際關(guān)系的復(fù)雜性和動態(tài)變化。

圖｜Agent interaction 設(shè)計(jì) (a) WarAgent 架構(gòu) (b) Agent-Secretary interaction (c)

Agent-Agent interaction （來源：該論文）

此外,，WarAgent 的模擬框架采用回合制設(shè)計(jì),，每個回合中，Country agents 根據(jù)結(jié)構(gòu)化的環(huán)境進(jìn)行決策和行動,。這種設(shè)計(jì)不僅使模擬更加真實(shí),，還為研究者提供了一個獨(dú)特的視角，從而探索歷史事件的多種可能性,。

研究團(tuán)隊(duì)通過一系列的研究問題和實(shí)驗(yàn)來測試 WarAgent 的有效性,。這些實(shí)驗(yàn)不僅驗(yàn)證了模擬系統(tǒng)的可靠性，還揭示了即使是微小的觸發(fā)事件也可能導(dǎo)致類似冷戰(zhàn)的局勢，強(qiáng)調(diào)了在特定情況下戰(zhàn)爭的不可避免性,。

意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越 WarAgent 系統(tǒng)本身

WarAgent 標(biāo)志著將基于大型語言模型的多智能體系統(tǒng)應(yīng)用于模擬和研究復(fù)雜的人類社會行為的研究的開端,，尤其是在歷史和國際關(guān)系的環(huán)境中。這一進(jìn)展為歷史模擬的潛在應(yīng)用提供了啟示,，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了 WarAgent 系統(tǒng)本身,。

對計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)家來說，研究結(jié)果展示了 LLMs 在模擬復(fù)雜歷史沖突和做出明智決策方面的推理能力,。這強(qiáng)調(diào)了 AI 對人類和社會的深刻影響,，為理解和潛在避免未來沖突提供了工具，從而有助于全球和平與穩(wěn)定,。

對歷史學(xué)家而言,，該研究為理解歷史事件提供了新工具，鼓勵重新評估對戰(zhàn)爭和沖突原因的理解,。

對政策制定者和國際關(guān)系專家來說,，模擬中獲得的見解為國家或國際沖突的預(yù)防和解決提供了新的策略，這有助于制定更有效和更明智的政策,。

對于學(xué)習(xí)歷史的學(xué)生,，這些模擬提供了學(xué)習(xí)歷史的創(chuàng)新方法，使學(xué)生和教育者能夠探索“假設(shè)”場景,，并理解歷史事件中錯綜復(fù)雜的因果關(guān)系網(wǎng)。這種方式可以促進(jìn)學(xué)生與學(xué)科更深入的接觸,，增強(qiáng)其批判性思維,。

此外，通過展示基于 LLMs 的模擬在理解復(fù)雜國際動態(tài)方面的實(shí)用性,，該研究為未來跨學(xué)科領(lǐng)域的研究,，如計(jì)算歷史和數(shù)字人文學(xué)，樹立了先例,。

局限與展望

然而,，必須注意到，該研究也存在一定的局限性,，在通信技術(shù)差異,、間諜活動、消息公開程度 以及軍隊(duì)動員差異方面考慮欠妥,。

通信技術(shù)的差異是外交關(guān)系中一個顯著的方面,，這會導(dǎo)致消息傳遞的時間延遲。從歷史上看,，派遣大使是一個時間密集型的過程,，其持續(xù)時間根據(jù)距離的不同而顯著變化。因?yàn)橄鬟f的時機(jī)可能影響外交交流的結(jié)果，所以該因素在塑造外交關(guān)系方面發(fā)揮了重要的作用,。

此外,，間諜活動增加了事件復(fù)雜性。在歷史背景下,，間諜經(jīng)常攔截和解密消息,，從而影響了各國之間信息流動和完整性。

另一個關(guān)鍵因素是消息公開程度的不同,。與該模型中私人和公共消息的二元區(qū)別不同,，歷史上的外交通信存在于一個受各種戰(zhàn)略和情境因素影響的范圍內(nèi)。

最后,，軍隊(duì)的動員在各國之間差異巨大,。這種差異可能會對戰(zhàn)爭宣告的時機(jī)和可行性產(chǎn)生關(guān)鍵影響，從而顯著影響國際沖突和關(guān)系的發(fā)展,。

值得注意的是,，基于目前存在的缺點(diǎn)，研究還提出了幾個未來值得探索的方向,。

當(dāng)前的模擬缺乏系統(tǒng)性的結(jié)束標(biāo)準(zhǔn),，研究提出采用“板塊連接性”等方法，建立更有序的模擬結(jié)束條件,，其可能的標(biāo)準(zhǔn)包括形成連接圖并在一定回合內(nèi)保持不變,，或者實(shí)現(xiàn)特定歷史結(jié)果或經(jīng)濟(jì)、軍事平衡,。

除了核心調(diào)查外,，研究提出一系列新的研究問題，包括外交溝通與沖突可能性的相關(guān)性,、非國家行為者對地緣政治的影響以及國際條約和協(xié)議在解決長期爭端中的有效性,。

通過采用基于 LLMs 的多智能體進(jìn)行定量分析，有望提供更全面的工具,，深入了解塑造歷史事件的復(fù)雜因素和過程,。這些改進(jìn)和新的研究問題將有助于進(jìn)一步提高 WarAgent 系統(tǒng)的模擬精度和研究深度。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2311.17227?