論文の概要: On Large Language Models in National Security Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03453v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 18:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 20:00:48.332705
• Title: On Large Language Models in National Security Applications
• Title（参考訳）: 国家安全保障分野における大規模言語モデルについて
• Authors: William N. Caballero, Phillip R. Jenkins,
• Abstract要約: 2023年初頭のGPT-4の圧倒的な成功は、国家安全保障を含む様々な分野にわたる大規模言語モデル(LLM)の変革の可能性を強調した。 本稿では,情報処理,意思決定,運用効率に革命をもたらす可能性を分析し,国家安全保障におけるLLM統合の意義について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The overwhelming success of GPT-4 in early 2023 highlighted the transformative potential of large language models (LLMs) across various sectors, including national security. This article explores the implications of LLM integration within national security contexts, analyzing their potential to revolutionize information processing, decision-making, and operational efficiency. Whereas LLMs offer substantial benefits, such as automating tasks and enhancing data analysis, they also pose significant risks, including hallucinations, data privacy concerns, and vulnerability to adversarial attacks. Through their coupling with decision-theoretic principles and Bayesian reasoning, LLMs can significantly improve decision-making processes within national security organizations. Namely, LLMs can facilitate the transition from data to actionable decisions, enabling decision-makers to quickly receive and distill available information with less manpower. Current applications within the US Department of Defense and beyond are explored, e.g., the USAF's use of LLMs for wargaming and automatic summarization, that illustrate their potential to streamline operations and support decision-making. However, these applications necessitate rigorous safeguards to ensure accuracy and reliability. The broader implications of LLM integration extend to strategic planning, international relations, and the broader geopolitical landscape, with adversarial nations leveraging LLMs for disinformation and cyber operations, emphasizing the need for robust countermeasures. Despite exhibiting "sparks" of artificial general intelligence, LLMs are best suited for supporting roles rather than leading strategic decisions. Their use in training and wargaming can provide valuable insights and personalized learning experiences for military personnel, thereby improving operational readiness.
• Abstract（参考訳）: 2023年初頭のGPT-4の圧倒的な成功は、国家安全保障を含む様々な分野にわたる大規模言語モデル(LLM)の変革の可能性を強調した。 本稿では,情報処理,意思決定,運用効率に革命をもたらす可能性を分析し,国家安全保障におけるLLM統合の意義について考察する。 LLMは、タスクの自動化やデータ分析の強化など、大きなメリットを提供する一方で、幻覚、データプライバシの懸念、敵の攻撃に対する脆弱性など、重大なリスクも生じている。 意思決定理論の原則とベイズ的推論との結合により、LLMは国家安全保障機関内の意思決定プロセスを大幅に改善することができる。 すなわち、LCMはデータから実行可能な決定への移行を容易にし、意思決定者はより少ない人力で利用可能な情報を素早く受け取り、蒸留することができる。 例えば、アメリカ空軍が戦争ゲームや自動要約にLLMを使うことは、作戦の合理化と意思決定を支援する可能性を示している。 しかし、これらのアプリケーションは精度と信頼性を確保するために厳格な保護が必要である。 LLM統合のより広範な意味は、戦略的計画、国際関係、より広い地政学的景観にまで及んでいる。 人工知能の「スパーク」を示すにもかかわらず、LSMは戦略的な決定を導くよりも、役割を支援するのに最適である。 訓練とウォーガミングにおける彼らの使用は、軍人に貴重な洞察と個人化された学習体験を提供し、それによって運用の準備が整う。

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