論文の概要: Human vs. Machine: Behavioral Differences Between Expert Humans and Language Models in Wargame Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03407v4
• Date: Thu, 03 Oct 2024 03:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:38.477089
• Title: Human vs. Machine: Behavioral Differences Between Expert Humans and Language Models in Wargame Simulations
• Title（参考訳）: 人間対機械:ウォーゲームシミュレーションにおける専門家人間と言語モデル間の行動的差異
• Authors: Max Lamparth, Anthony Corso, Jacob Ganz, Oriana Skylar Mastro, Jacquelyn Schneider, Harold Trinkunas,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、高い軍事的意思決定シナリオにおいて、人間と異なる振る舞いを示す。 当社の結果は、自律性を認める前に政策立案者が慎重であること、あるいはAIベースの戦略レコメンデーションに従うことを動機付けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6108153271585284
• License:
• Abstract: To some, the advent of artificial intelligence (AI) promises better decision-making and increased military effectiveness while reducing the influence of human error and emotions. However, there is still debate about how AI systems, especially large language models (LLMs) that can be applied to many tasks, behave compared to humans in high-stakes military decision-making scenarios with the potential for increased risks towards escalation. To test this potential and scrutinize the use of LLMs for such purposes, we use a new wargame experiment with 214 national security experts designed to examine crisis escalation in a fictional U.S.-China scenario and compare the behavior of human player teams to LLM-simulated team responses in separate simulations. Here, we find that the LLM-simulated responses can be more aggressive and significantly affected by changes in the scenario. We show a considerable high-level agreement in the LLM and human responses and significant quantitative and qualitative differences in individual actions and strategic tendencies. These differences depend on intrinsic biases in LLMs regarding the appropriate level of violence following strategic instructions, the choice of LLM, and whether the LLMs are tasked to decide for a team of players directly or first to simulate dialog between a team of players. When simulating the dialog, the discussions lack quality and maintain a farcical harmony. The LLM simulations cannot account for human player characteristics, showing no significant difference even for extreme traits, such as "pacifist" or "aggressive sociopath." When probing behavioral consistency across individual moves of the simulation, the tested LLMs deviated from each other but generally showed somewhat consistent behavior. Our results motivate policymakers to be cautious before granting autonomy or following AI-based strategy recommendations.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の出現は、人間の誤りや感情の影響を減らしながら、より良い意思決定と軍事的効果を約束する者もいる。 しかし、多くのタスクに適用可能なAIシステム、特に大規模言語モデル(LLM)が、エスカレーションに対するリスクが増大する可能性を秘めている軍事的意思決定シナリオにおいて、人間と比較してどのように振る舞うかについては、依然として議論がある。 この可能性を検証し、LLMの使用を精査するために、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調査し、人間のプレイヤーチームの行動とLLMシミュレーションされたチームの反応を別々のシミュレーションで比較するように設計された214人の国家安全保障専門家による新たなウォーゲーム実験を使用する。 ここでは, LLMシミュレーションによる応答は, シナリオの変化によってより攻撃的になり, 影響が大きいことが判明した。 LLMとヒトの反応にはかなり高いレベルの一致を示し、個々の行動と戦略傾向の有意な量的および質的な差異を示した。 これらの違いは、戦略的な指示による暴力の適切なレベル、LSMの選択、LLMがプレイヤーのチームを直接決定するか、最初にプレイヤーのチーム間の対話をシミュレートするかに関して、LSMの固有のバイアスに依存する。 ダイアログをシミュレートする場合、議論は品質を欠き、極端に調和を維持します。 LLMシミュレーションは「平和主義者」や「攻撃的な社会パス」のような極端な特徴でさえ有意な違いを示さず、人間のプレイヤーの特徴を説明できない。 シミュレーションの個々の動作間での挙動整合性を求めると、試験されたLCMは互いに逸脱するが、概して何らかの一貫した挙動を示す。 当社の結果は、自律性を認める前に政策立案者が慎重であること、あるいはAIベースの戦略レコメンデーションに従うことを動機付けています。

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