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原標(biāo)題：一戰(zhàn)、二戰(zhàn)情景復(fù)現(xiàn)？AI Agent 成功還原多場(chǎng)人類(lèi)戰(zhàn)爭(zhēng)，為理解歷史提供新工具

關(guān)鍵字：政策,歷史,沖突,智能,國(guó)際關(guān)系

文章來(lái)源：人工智能學(xué)家

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內(nèi)容摘要：我們能否在歷史的十字路口避免戰(zhàn)爭(zhēng)？在人類(lèi)歷史上，個(gè)人、學(xué)者、決策者和組織一直在追問(wèn)這個(gè)問(wèn)題。如今，AI Agent 試圖模擬人類(lèi)復(fù)雜行為，還原歷史大戰(zhàn)場(chǎng)景，來(lái)回答這一問(wèn)題。日前，由美國(guó)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(guó)古代戰(zhàn)國(guó)時(shí)期戰(zhàn)爭(zhēng)在內(nèi)的歷史重大國(guó)際沖突。據(jù)論文描述，WarAgent 證明了其作為了解國(guó)際沖突動(dòng)態(tài)的工具的可靠性，充分展示了基于大型語(yǔ)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(lèi)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)，也可能演變成類(lèi)似于冷戰(zhàn)的局勢(shì)，突顯了戰(zhàn)爭(zhēng)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 Worl…

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