論文の概要: Human vs. Machine: Language Models and Wargames

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03407v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 02:23:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 16:22:42.887106
• Title: Human vs. Machine: Language Models and Wargames
• Title（参考訳）: Human vs. Machine: 言語モデルとウォーゲーム
• Authors: Max Lamparth, Anthony Corso, Jacob Ganz, Oriana Skylar Mastro, Jacquelyn Schneider, Harold Trinkunas
• Abstract要約: 我々は107人の国家安全保障の専門家によるウォーゲーム実験を使用して、架空の米国と中国のシナリオにおける危機エスカレーションを調査します。 LLMと人間の反応には相当な一致があるが,戦時ゲームにおけるシミュレーションゲームと人間プレイヤーの定量的,質的な差異も有意である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7068454058822347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wargames have a long history in the development of military strategy and the response of nations to threats or attacks. The advent of artificial intelligence (AI) promises better decision-making and increased military effectiveness. However, there is still debate about how AI systems, especially large language models (LLMs), behave as compared to humans. To this end, we use a wargame experiment with 107 national security expert human players designed to look at crisis escalation in a fictional US-China scenario and compare human players to LLM-simulated responses. We find considerable agreement in the LLM and human responses but also significant quantitative and qualitative differences between simulated and human players in the wargame, motivating caution to policymakers before handing over autonomy or following AI-based strategy recommendations.
• Abstract（参考訳）: 戦争は軍事戦略の発展と国家の脅威や攻撃に対する対応において長い歴史を持っている。 人工知能(AI)の出現は、より良い意思決定と軍事効果を約束する。 しかし、AIシステム、特に大きな言語モデル(LLM)がどのように振る舞うかについては、人間と比べて議論がある。 この目的のために,米国と中国の架空のシナリオにおける危機エスカレーションを考慮し,人間のプレイヤーとLDMシミュレーションされた反応を比較するように設計された107人の国家安全保障専門家によるウォーゲーム実験を使用する。 llmと人間の反応には相当な一致が見られるが、戦争におけるシミュレートされたプレイヤーと人間のプレイヤーの間の有意な量的・質的な違いは、自律性やaiベースの戦略推奨に従う前に政策立案者に注意を促している。

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