一篇有意思的论文：《战争与和平 (WarAgent): 基于大语言模型的多智能体世界大战模拟》

论文展示了如何利用大语言模型 (LLM) 模拟复杂的人类行为

大语言模型在模拟人类冲突和细腻行为方面展现出了令人着迷的应用潜力，特别是通过多智能体 AI 系统实现。

我们可以通过对 LLM 提出指令，创建代表不同国家的 AI 智能体，进而再现历史上的冲突。

这篇论文，就通过模拟第一次世界大战（WWI）、第二次世界大战（WWII）以及中国古代的战国时期（WSP），来重现涉及国家的决策过程及其后果。

尽管我们可能还需要更加强大的 LLM 才能完全再现人类行为的复杂性，但这篇论文中的多智能体 AI 系统展示了未来在复杂情境重现、动态假设场景模拟，以及外交政策决策的计算模型应用等方面的巨大潜力。

在这一研究中，每个 LLM 智能体代表一个国家，它们被编程以模仿所代表国家或领导人的行为、策略和决策模式。LLM 为这些智能体提供智能基础，使其能够以历史上可信的方式行动。

这些基于 LLM 的智能体在模拟环境中互动，这些互动基于历史联盟、冲突、经济状况等多种因素。

通过改变关键变量或引入新元素，LLM 能够生成动态的场景。例如，改变外交联盟、经济条件或军事策略，可以产生不同的结果，使研究人员能够探索各种“假设”情境。

模拟结果显示，某些国家之间形成联盟的一致性达到 100%，包括：
- 英国和法国、
- 德意志帝国和奥匈帝国、
- 塞尔维亚和俄罗斯。

在 WW1 的模拟中，各参与方宣战的概率达到了 100%。在 WW2 中，法国和德国之间宣战的模拟比例为 71.4%，英国和德国之间为 14.3%。

这种多智能体系统的模拟是一个充满魅力的研究领域，虽然目前还处于初期阶段。随着 LLM 技术的不断进步，我们未来有望创建更加智能的智能体，以重现各种复杂情境。

论文地址：https://t.co/AUmBBaDZ1i
全文翻译：https://t.co/HahhSxHm6a

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