On Large Language Models in National Security Applications

2023年初GPT-4的巨大成功突显了大型语言模型(LLMs)在包括国家安全在内的各个领域的变革潜力。本文探讨了LLMs在国家安全背景下整合的影响，分析了它们在信息处理、决策制定和运营效率方面的潜力。虽然LLMs提供了重大的好处，如自动化任务和增强数据分析，但它们也带来了重大风险，包括幻觉、数据隐私问题和易受对手攻击。通过与决策理论原则和贝叶斯推理相结合，LLMs可以显著提高国家安全组织的决策过程。也就是说，LLMs可以促进从数据到可行决策的转变，使决策者能够快速获得和梳理可用信息，减少人力。本文探讨了美国国防部门及其他领域的当前应用，例如美国空军使用LLMs进行战争游戏和自动摘要，说明了它们简化操作和支持决策制定的潜力。然而，这些应用需要严格的保障措施以确保准确性和可靠性。LLMs整合的更广泛影响包括战略规划、国际关系和更广泛的地缘政治格局，对手国利用LLMs进行虚假信息和网络操作，强调了需要强大的对策。尽管表现出人工智能的“火花”，LLMs最适合支持角色而不是领导战略决策。它们在训练和战争游戏中的使用可以为军事人员提供宝贵的见解和个性化的学习体验，从而提高操作准备性。

探讨大型语言模型（LLMs）在国家安全领域中的应用，分析它们在信息处理、决策制定和操作效率方面的潜力和风险。

通过将LLMs与决策理论和贝叶斯推理相结合，可以显著提高国家安全组织的决策过程。然而，这些应用需要严格的保障措施以确保准确性和可靠性。

论文探讨了LLMs在美国国防部等组织中的应用，如美国空军用于战争游戏和自动摘要。同时也指出了LLMs的潜在风险，包括幻觉、数据隐私问题和易受对抗性攻击。此外，还探讨了LLMs在战略规划、国际关系和地缘政治格局等方面的更广泛影响。

最近的相关研究包括《GPT-4的成功和风险》、《大型语言模型的发展趋势》等。