Rūpesčiai dėl „DeepSeek“, naujo Kinijos didelio kalbos modelio, sutelkti dėmesį į tai, kaip Kinijos komunistų partija gali pasinaudoti pažangiu dirbtiniu intelektu formuodama savo didžiąją strategiją, keisdama tradicinę užsienio politiką, kuria dominuoja žmogaus sprendimai. Kadangi dirbtinio intelekto sistemos vis labiau paplinta JAV nacionalinio saugumo srityje, tokie pavyzdžiai kaip ChatGPT Gov ir ankstesni modeliai pabrėžia jų vis didesnę svarbą vyriausybių agentūrose. Mano komandos, dirbančios Strateginių ir tarptautinių studijų centre (CSIS), atliktas tyrimas drauge su dirbtinio intelekto duomenų teikėju „Scale“ atskleidžia ribotą didelių kalbos modelių gebėjimą analizuoti kritinius klausimus didžiųjų galių konkurencijos ir krizės valdymo srityse. Mūsų palyginimo studija išbandė bendras dirbtinio intelekto modelių galimybes 400 scenarijų, atskleidžiančią algoritmines šališkumo formas, ypač neraminančią tendenciją eskaluoti krizines situacijas. Ši agresyvi tendencija gali iškreipti rezultatus, kurie informuoja žmogaus sprendėjų pasirinkimus per aukšto rango derybas, todėl būtina tiksliai pritaikyti modelius prieš visiškai integruojant dirbtinį intelektą į nacionalinio saugumo operacijas. Tai nereiškia, kad reikia uždrausti dirbtinį intelektą nacionaliniam saugumui; vietoj to, tai pabrėžia poreikį specializuotam mokymui, kuris pagerintų strateginio analizės gebėjimus ir parengtų būsimus lyderius dirbti kartu su dirbtiniu intelektu, apdorojančiu didelius duomenų kiekius. Mūsų tyrimų grupė, kartu su kitais mokslininkais ir dirbtinio intelekto įmonėmis, sukūrė palyginimo studiją, skirtą užsienio politikos sprendimų priėmimui. Tai apėmė ilgalaikių politinės mokslo tyrimų duomenų rinkinių naudojimą, siekiant nustatyti šališkumus ir tobulinti modelius. Rezultatai rodo, kad plačiai paplitę šališkumai gali pasireikšti eskalavimu, potencialiai kenkiančiu diplomatiniams metodams kritinėse krizėse, pvz. , JAV ir Kinijos įtampose dėl Taivano. Dirbtinio intelekto modelių linkimas priimti agresyvias strategijas priklauso nuo simuliuojamos šalies, dažnai palankiai vertinant konfrontacines pozicijas, susijusias su JAV ir sąjungininkų sprendimų priėmėjais.

Jei to nebus sprendžiama, tai rodo, kad remiantis tokiais modeliais be tolesnio tobulinimo gali atsirasti rizikingos pozicijos derybų procesuose. Taivano scenarijus iliustruoja, kaip dirbtinio intelekto šališkumai gali neteisingai įvertinti veiksmus—JAV žingsniai gali būti vertinami kaip priešiški, o Kinijos veiksmai gali būti interpretuojami kaip nekenksmingi, kas gali sukelti klaidingus vertinimus. Kadangi dirbtinis intelektas veikia suvokimui, sprendimų priėmimui ir komunikacijai, įgimti šališkumai gali iškreipti rezultatus, todėl būtina atidžiai tikrinti, kad būtų sumažintos klaidos. Šios problemos skubumas išauga didėjant didžiųjų galių konkurencijai ir sudėtingoms krizėms. Lyderiai gali linkti remtis šališkais dirbtinio intelekto įrankiais, reikšmingai sumažindami klaidų maržą. Lygiai taip pat kaip nepatvirtintos karinės sistemos neturėtų būti diegiamos, taip ir nepatikrinti dirbtinio intelekto modeliai neturėtų vadovauti politikos sprendimams. JAV vis labiau remsis dirbtiniu intelektu nacionalinio saugumo srityje, todėl būtina koncentruotis į šių technologijų tobulinimą, o ne jų vengti. CSIS yra pasiryžęs toliau plėtoti savo Kritinį užsienio politikos palyginimą kaip dalį nuolatinės mokslinių tyrimų iniciatyvos, skirtos nuolatiniam modelių koregavimui. Norint efektyviai integruoti dirbtinį intelektą į valstybės valdymą, turėtų būti įsteigtas specializuotas tobulinimo centras, sujungiantis akademinę bendruomenę, pramonę ir vyriausybę mokymams, vertinimui ir plėtrai. Šis bendradarbiavimo požiūris padės užtikrinti, kad dirbtinis intelektas suprastų tarptautinių santykių sudėtingumą, pereidamas nuo supaprastintų nulinio sumos modelių prie nuoseklesnio politikos formavimo.