W Centrum Badań nad Strategią i Międzynarodowymi (CSIS), think tanku z siedzibą w Waszyngtonie, D. C. , Futures Lab opracowuje projekty wykorzystujące sztuczną inteligencję (SI) do rewolucjonizowania dyplomacji. Finansowane przez Biuro Główne ds. Cyfrowych i Sztucznej Inteligencji Pentagonu, laboratorium eksperymentuje z SI takimi jak ChatGPT i DeepSeek, aby rozwiązać kwestie związane z wojną i pokojem. Chociaż narzędzia SI niedawno wspomagały ministerstwa spraw zagranicznych na całym świecie w rutynowych zadaniach, takich jak pisanie przemówień, obecnie badane są pod kątem pełnienia wysokich funkcji decyzyjnych. Naukowcy testują zdolność SI do przygotowywania umów pokojowych, zapobiegania wojnom nuklearnym oraz monitorowania przestrzegania zawieszenia broni. Departament Obrony i Departament Stanu USA, a także inne kraje, takie jak Wielka Brytania czy nawet Iran, również eksperymentują z SI, by przekształcić praktyki dyplomatyczne, w tym planowanie negocjacji. Dyrektor Futures Lab, Benjamin Jensen, zauważa, że choć idea użycia SI w polityce zagranicznej istnieje od dawna, jej praktyczne wdrożenie jest nadal na wczesnym etapie. W jednym z badań naukowcy przetestowali osiem modeli SI, odpowiadając na tysiące pytań dotyczących odstraszania i eskalacji kryzysów. Wyniki pokazały, że modele takie jak GPT-4o od OpenAI i Claude od Anthropic miały wyraźne tendencje „pacyfistyczne”, wybierając użycie siły w mniej niż 17% przypadków. Z kolei modele Meta’s Llama, Alibaba Cloud’s Qwen2 i Google’s Gemini wykazywały bardziej agresywne tendencje, skłaniając się do eskalacji nawet do 45% przypadków. Co więcej, odpowiedzi SI różniły się w zależności od perspektywy kraju, zalecając bardziej agresywne działania dla dyplomatów z USA, Wielkiej Brytanii czy Francji, i sugerując deeskalację w przypadku Rosji lub Chin, co podkreśla konieczność dostosowania modeli do doktryn instytucjonalnych. Emerytowany oficer Specjalnych Sil Wojskowych US Army oraz strateg SI, Russ Berkoff, przypisuje tę zmienność ludzkim uprzedzeniom wbudowanym przez twórców, podkreślając, że to nie sama SI, lecz jej twórcy są źródłem różnic. Taka nieprzewidywalność stanowi wyzwanie typu „czarna skrzynka”, wyjaśnia Jensen, ponieważ systemy SI nie posiadają wartości ani osądów, a generują wyniki na podstawie skomplikowanych procesów matematycznych. CSIS uruchomiło również interaktywny program „Strategic Headwinds”, mający pomóc w negocjacjach pokojowych na Ukrainie poprzez szkolenie SI na tysięcy umów pokojowych i artykułów prasowych, aby zidentyfikować obszary porozumień mogące prowadzić do zawieszenia broni. Mark Freeman, dyrektor wykonawczy Instytutu Zintegrowanych Przejść w Hiszpanii (IFIT), wspiera potencjał SI w rozwiązywaniu konfliktów, opowiadając się za szybszymi „ramowymi porozumieniami” i ograniczonymi zawieszeniami broni zamiast długotrwałych negocjacji pokojowych, które w przeszłości okazywały się mniej skuteczne. Uważa, że SI może przyspieszyć te szybkie negocjacje.

Podobnie Andrew Moore, starszy współpracownik w Center for a New American Security, wyobraża sobie przyszłość, w której SI może inicjować negocjacje, symulować liderów takich jak Putin czy Xi Jinping do testowania reakcji kryzysowych, pomagać w monitorowaniu zawieszenia broni, analizować zdjęcia satelitarne i egzekwować sankcje, automatyzując zadania, które wcześniej wymagały dużych zespołów. Jednak Jensen przyznaje, że stoją przed tym wyzwaniem, m. in. komicznie nieprzewidywalnych wyników SI. Na przykład, gdy zapytano o „odstraszanie na Arktyce”, SI błędnie zinterpretowała „odstraszanie” jako działania policji, a „Arktyka” jako zaśnieżony teren, co doprowadziło do absurdalnych scenariuszy, np. aresztowania rdzennych mieszkańców za rzucanie śnieżkami. Takie błędy pokazują konieczność szkolenia SI na danych specjalistycznych dotyczących dyplomacji i polityki, zamiast korzystania z ogólnego internetu, który jest często przepełniony nieistotnym materiałem. Stefan Heumann, współdyrektor berlińskiej Stiftung Neue Verantwortung, ostrzega, że SI nie może zastąpić kluczowych elementów ludzkich, takich jak osobiste relacje między liderami, które mają istotne znaczenie dla przebiegu negocjacji. Zwraca również uwagę na trudność SI w ocenie długoterminowych konsekwencji działań krótkoterminowych, podając przykład appeasementu na Monachium w 1938 roku, gdzie prostota takich terminów jak „deeskalacja” nie oddaje złożonych realiów. Ponadto Heumann zauważa, że SI dobrze radzi sobie w otwartych środowiskach, lecz jej ograniczeniem jest analiza zamkniętych społeczeństw, takich jak Korea Północna czy Rosja. Andrew Reddie, założyciel Berkeley Risk and Security Lab, podziela te obawy, zaznaczając, że przeciwnicy zyskują przewagę, ponieważ demokratyczne państwa, takie jak USA, publikują ogromne ilości informacji dostępnych do szkolenia wrogiej SI, podczas gdy reżimy autorytarne tego nie robią. Ostrzega też, że narzędzia SI są mniej przydatne w przypadku „czarnych łabędzi” - nieprzewidywalnych, nietypowych wyzwań geopolitycznych wykraczających poza znane schematy. Pomimo tych krytyk Jensen wierzy, że wiele z obaw jest możliwych do przezwyciężenia, ale podkreśla kwestie praktyczne. Wyobraża sobie dwie przyszłości SI w amerykańskiej dyplomacji: jedną, w której SI, szkolona w zakresie zadań dyplomatycznych i dokumentów, takich jak kablowe meldunki czy notatki, generuje konkretne wnioski do skutecznego rozwiązywania palących problemów, i inną, mniej optymistyczną ścieżkę, której tutaj nie opisuje. Potencjał SI do transformacji dyplomacji jest ogromny, lecz kluczowe pozostaje ostrożne rozwijanie i dostosowywanie jej do kontekstu.