【UNIDIR】《大语言模型与国际安全-导论》最新报告

联合国裁军研究所（UNIDIR）近日发布了一份名为《大语言模型与国际安全-导论》的报告。这份报告深入探讨了大语言模型（LLMs）在国际安全领域的应用、用途以及潜在的滥用问题，涵盖了LLMs在国防、情报分析、网络攻击和虚假信息传播等方面的影响。报告指出，LLMs作为当代人工智能系统的突出代表，不仅在聊天机器人中生成或总结文本内容方面表现出色，还可能在国际安全领域产生深远影响，特别是在恶意行为者可能利用LLMs进行生物武器扩散、网络攻击和虚假信息宣传等方面。报告内容丰富，为理解LLMs在国际安全中的作用提供了宝贵的洞见。

大型语言模型与国际安全的关系日益紧密，它们在现代人工智能系统中占据着举足轻重的地位。这些模型以其生成内容或总结文本的能力而闻名，但其应用范围远不止于此，它们对国际安全的影响也日益凸显。

大型语言模型（LLMs）是基于概率的自然语言模型，属于生成性AI系统的一部分。它们通过输入提示（prompt）来计算接下来最可能的内容，并生成输出。这一过程涉及到复杂的AI创新，尤其是基于transformer架构的深度神经网络。这种架构不依赖于递归，而是通过注意力机制捕捉长距离依赖关系，允许模型同时计算和权衡多个注意力层的值，从而实现训练的扩展和计算时间的减少。

LLMs的工作过程包括预训练和微调两个关键步骤。预训练阶段，模型通过大量数据学习语言模式，而微调阶段则针对特定任务进行定制化训练。然而，LLMs也存在局限性、风险和脆弱性，包括在人工注释阶段的脆弱性，以及在部署阶段可能出现的风险。例如，LLMs可能会产生完全错误的输出，尽管这些输出看起来可能是合理的，这种现象被称为“幻觉”。

LLMs在国际安全领域的应用广泛，特别是在国防应用方面。它们可以协助军事规划、生成行动方案和模拟，自动化情景规划，或通过加速数据处理或识别威胁响应来增强决策。LLMs在情报工作中的应用潜力同样巨大，它们能够处理大量数据并总结非结构化信息，这对于情报分析来说是一个巨大的优势。此外，LLMs还可以用于训练和战争游戏，通过运行数千次迭代来优化情景，提高训练和学习体验，以及成本效益。

然而，LLMs也可能被恶意行为者利用，用于生物武器的扩散、网络攻击和虚假信息的传播。尽管LLMs在生物武器生产方面的实际应用有限，但它们可能以其他方式提供帮助，例如通过提供跨领域的信息，或通过多模态模型增强视觉输入的解释能力。在网络安全领域，LLMs可能被用来协助生成恶意软件或进行社会工程攻击，尽管它们创建复杂操作恶意软件的能力有限。在虚假信息方面，LLMs的威胁不容忽视，它们能够快速生成各种格式的说服性内容，并设计有效的传播策略。

LLMs的治理和国际对话至关重要。我们需要继续加强AI安全和保障的研究，并在国际和多边层面积极整合对LLMs影响的考虑。这份报告提供了LLMs在国际安全背景下的广泛概述，未来的研究将继续探讨与生成性AI和LLMs相关的主题，并促进AI治理的对话。

这篇文章的灵感来自于《大语言模型与国际安全-导论》这份报告。报告内容只是对LLMs影响的总体介绍，还有许多其他有价值的同类型报告，推荐进一步阅读。这些报告都收录在同名星球，供有兴趣的读者获取。

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