聚焦于用LLMs模拟国际冲突的研究

作者：Winnie

战争与和平一直是塑造人类历史的重要元素。最近的一项研究聚焦于用LLMs模拟国际冲突，特别是第一次世界大战、第二次世界大战以及中国古代的战国时期。通过这些历史事件的详细模拟，研究团队探索了国际关系动态和触发战争的关键因素。具体来说，这项研究关注于三个主要问题：首先是探索基于LLM的MAS在模拟战略规划和决策制定过程中的有效性；其次是识别那些在历史上触发战争的关键因素；最后是评估历史事件的不可避免性，特别是那些导致战争或和平的条件。

让我们一起来看看LLM在国际冲突中是怎么表现的吧！

国家代理

在这篇研究中，一个关键组成部分是国家代理人。这些代理人在模拟国际冲突中扮演至关重要的角色。每个国家代理都由其对应的国家档案定义。在每一轮中，代理根据行动空间中可用的行动，通过精心构建的提示来对当前情况做出反应。引导提示将代理引导通过复杂的国际关系情况，确保他们的行动和决策经过深思熟虑。它通过分析联盟和敌对关系、权衡利益和导航决策步骤等来引导代理。

国家代理档案

国家代理档案基于六个基本维度：领导力、军事能力、资源、历史背景、关键政策和民众士气。每个维度都为我们理解这些代理人在模拟中的行为和决策提供了多维度的视角。

以下是一个英国代理档案的例子。

国家代理行动空间

国家代理的行动空间被分为七个不同的类别：

Wait for action：这允许代理人采取被动态度，观察其他参与者的行为及背景的变化。

General mobilization：使国家能够为潜在冲突做好准备。

Declare war：这是国家对另一国家采取敌对行动的正式声明。

Military alliance：是多个国家之间提供相互支持的正式协议。

Non-intervention treaty：是国家间承诺不干预对方内政的外交协议。

Peace agreement：旨在结束冲突，建立未来关系的框架。

Send message：是代理人进行非正式沟通的方式。

行动的属性被细致地定义，包括公开性、输入类型和是否需要回应。公开性决定了行动的可见度和公众意识水平，分为公开和私人两种。输入类型指定了行动启动所需的信息或资源，而是否需要回应则指明了行动是否需要其他实体的反馈。

WarAgent多智能体系统（MAS）

WarAgent围绕四个基本构建块展开：国家代理、秘书代理、委员会和Stick：

国家代理：每个国家代理由对应的国家档案定义，并根据行动空间中可用的行动做出反应。引导提示帮助代理导航复杂的国际关系环境，并确保其行动和决策经过深思熟虑。

秘书代理：作为LLMs的补充，秘书代理负责验证国家代理的行动适当性和基本逻辑一致性。这个角色不仅确保行动符合已定义的参数，还负责验证行动的逻辑连贯性。

委员会：委员会管理国际关系，作为动态记录平台，收集并显示模拟中的关系动态。它帮助代理根据最新信息做出决策。

Stick：作为内部记录系统，棒跟踪关键指标，如动员情况、内部稳定性和战备预测，以确保国家代理的行动与预定义的协议和标准保持一致。

如下图所示，委员会类可以跟踪和管理不同国家之间四种类型的国际关系。如战争宣言(W)表示国家之间的冲突或战争，用符号“×”表示。军事联盟(M)表示国家之间的正式军事合作伙伴关系，用符号“&”表示。Stick侧重于跟踪对国家的决策过程至关重要的关键指标，包括动员、内部稳定性和战备预测。

每个国家代理与其秘书代理之间存在指定的互动。秘书代理评估国家代理提出的行动计划，确保其符合格式、内容和逻辑一致性。国家代理之间的互动由历史背景下的触发事件引发。代理们共同对触发事件作出反应，并通过各种行动和沟通互动进行交流。

在MAS中，每个代理的初始行动都是由触发事件引发的。在历史背景下，触发事件指的是引发各国之间一系列反应的事件，最终导致重大历史事件的发展。在模拟中，触发事件作为所有代理响应的初始情景。例如，在第一次世界大战的情况下，奥地利-匈牙利的弗朗茨·费迪南大公被暗杀被广泛认为是触发事件。类似地，在第二次世界大战中，触发事件通常被认为是德意志帝国入侵波兰。在战国时期的背景下，金国在韩国、赵国和魏国之间的分裂通常被视为触发事件。

实验设置

本实验旨在验证LLM在模拟复杂历史事件方面的有效性。实验选用了OpenAI开发的GPT-4作为后端模型，讨论以下问题。

模拟效果（RQ1）：在历史上准确的条件下展示模拟结果，旨在证明WarAgent系统在提供可信模拟方面的能力。采用人工评估和多次运行计算准确性得分的方法来验证结果。

战争的导火索（RQ2）：通过探索性“假设”情景，重点是评估历史背景下触发事件的重要性，特别是在第一次世界大战的情况下。

战争不可避免性（RQ3）：考察不同的初始条件下各种场景，通过改变决策过程或国家条件来构建替代历史叙事，并分析其对历史轨迹的影响。

评估

人工评估： 检查国家代理执行的行动是否与其国家配置文件一致，评估行动是否符合国家利益，以及代理在不同回合中的一致性。

Board连通性评估： 根据Wikipedia描述和总结，严格评估模拟场景与实际历史事件的忠实度，特别是军事联盟的形成、宣战和全面动员的实施。

联盟准确度分数： 使用“两个分区的互信息分数”来评估模拟联盟与历史联盟的一致性，采用Python中SciPy的标准实现。宣战/全面动员准确度分数：使用Jaccard集相似性指数来评估这两个领域的模拟准确度。

实验分析

人类评估

实验从以下三个方面对模拟结果进行了观察：军事联盟、宣战和不干涉条约。

军事联盟： 在所有模拟中，英国与法国、德意志帝国与奥匈帝国、塞尔维亚与俄罗斯之间均形成了一致的联盟。模拟结果显示，由于德意志帝国的扩张政策，英国和法国视其为潜在对手。德意志帝国与奥匈帝国的联盟则基于语言和民族共性及外交孤立法国的共同目标。塞尔维亚和俄罗斯的联盟基于共同的民族背景和战略利益。

宣战： 在所有模拟中，奥匈帝国不断地向塞尔维亚和俄罗斯宣战，德意志帝国也对俄罗斯宣战。法国和英国对德意志帝国的宣战在大部分模拟中也发生了。这些宣战行为反映了当时的联盟结构和历史敌意。

不干涉条约： 在每次模拟中，美国总是参与至少一项不干涉条约。美国的外交策略倾向于避免冲突，通过不干涉条约保持距离。奥斯曼帝国也在大多数模拟中采取了类似的策略。

实验中还观察到了两种特殊情况：一是没有联盟支持的消息，二是背叛联盟。这些情况表明国家代理在不断变化的政治背景下作出了战略性的决策。

这些发现表明，模拟在复制历史情景方面是有效的，特别是在将刺杀事件视为触发事件的情况下。模拟行动展现了高度的合理性，忠实于实际历史背景，从而证明了基于LLM的MAS在模拟复杂历史事件方面的有效性。

准确性分析

联盟准确性： 在七次模拟中，英国和法国、俄罗斯和塞尔维亚、奥匈帝国和德意志帝国、俄罗斯和法国、奥斯曼帝国和德意志帝国等历史上的联盟在模拟中得到了再现。

宣战准确性： 在模拟中，列日战役之前的宣战行为如奥地利对塞尔维亚、俄罗斯对奥匈帝国、德意志帝国对塞尔维亚、俄罗斯对德意志帝国、法国对德意志帝国的宣战均被重现。

动员状态准确性： 除了美国之外，所有国家在这一时期都进入了动员状态，与历史情况相符。

错误分析

联盟形成错误：在七次模拟中，英国和法国与德意志帝国-奥匈帝国联盟结成意外联盟的情况出现了一次，这与历史上的情况不符。

宣战错误：英国和法国是否向奥匈帝国或德意志帝国宣战的选择，有时与历史上的情况不一致。历史上，这些国家最初与德意志帝国发生冲突，但在某些模拟中，它们错误地被描绘为与奥匈帝国对抗。

动员错误：美国的军事动员描绘有误。历史上，美国在1917年较晚加入一战，但在部分模拟中，美国与英国结成联盟并早期进行动员。

总结

WarAgent模拟系统已经证明了其作为理解国际冲突动态的工具的可靠性。它展示了基于LLM的多智能体AI系统的能力，可以原型化和分析复杂的人类行为。通过比较不同的Casus Belli设置，实验揭示了即使是最小或null的触发因素也可能演变成类似于冷战的情况。这强调了在一定情况下通向战争的路径往往是不可避免的性质。实验进一步支持了这一观点，通过对国家设置的反事实改变，暗示国家政策的偏差是改变这些看似注定的结果的必要手段。

这些发现突显了冲突在特定情况下的决定性本质，但也指出了通过修改国家政策或关系的战略性调整的潜力，以改变这些看似注定的结果。我们也认识到了当前框架在充分捕捉国际关系复杂性方面存在局限，因此为未来研究提供了方向。

审核编辑：黄飞