Dyplomacja 2.0: Jak sztuczne inteligencje „grają” w ONZ i czemu to nie jest prawdziwa Polityka

Wyobraźcie sobie salę obrad ONZ, gdzie zamiast dyplomatów zasiadają… modele językowe AI. Właśnie taki eksperyment przeprowadził Sinan Ülgen z Carnegie Europe, organizując pierwsze w historii AI Model United Nations z udziałem pięciu potężnych LLM (Large Language Models). Ale zanim uwierzycie, że ChatGPT negocjuje pokój lepiej niż ludzie – czas na zimny prysznic rzeczywistości.

LLM to nie dyplomaci, tylko statystyczni iluzjoniści

Duże modele językowe (LLM), mimo że potrafią pisać elaboraty o realpolitik, nie rozumieją pojęcia „dyplomacja”. To nie świadomi gracze, tylko:

• Superkomputery do zgadywania słów: Ich „myślenie” sprowadza się do obliczania: „Które słowo będzie pasować tu statystycznie najlepiej?”.
• Lustra kulturowe: Gdy Llama 2 „promuje amerykańską perspektywę”, to tylko dlatego, że 70% jej danych treningowych pochodziło z USA. To jak uczeń, który powtarza tylko to, co usłyszał od jednego nauczyciela.
• Kameleony językowe: Qwen inaczej odpowiada po chińsku i angielsku? To nie dwie osobowości, tylko dwa różne zbiory danych, z których czerpie. Jak aktor grający różne role bez zmiany światopoglądu.

Eksperyment: Gdyby AI rządziły światem

W wirtualnym ONZ AI dyskutowały o:

1. Kryzysie migracyjnym
2. Wojnach handlowych
3. Kontroli broni jądrowej

Wynik? Perfekcyjnie poprawne, kompletnie bezduszne odpowiedzi. Przykład? Gdy zapytano o sankcje dla Rosji, modele:

• Cytowały konwencje ONZ (bo tak robi 80% dokumentów w ich danych)
• Unikały kontrowersji (bo trenowano je, by były „neutralne”)
• Mieszały fakty z fikcją (np. myliły rezolucje z różnych lat)

Dlaczego to niezręczne? 3 powody

1. Iluzja wiedzy: LLM potrafią napisać esej o „realizmie w IR”, ale nie odróżnią teorii Kennetha Walza od horoskopu. To papuga cytująca podręczniki.
2. Amplifikacja uprzedzeń: Jeśli 90% anglojęzycznych tekstów o Iranie mówi o „państwie sponsorującym terroryzm”, AI uzna to za fakt statystyczny, nie polityczny.
3. Zamrożony czas: GPT-4 „żyje” w 2023 roku. Dla niego wojna w Ukrainie wciąż trwa 3 miesiące. Dyplomacja w próżni czasowej.

AI w dyplomacji: zagrożenia i szanse

🔍 Dla analityków:

• Plus: Szybkie przeszukiwanie tysięcy dokumentów
• Minus: Ryzyko, że raport będzie kolażem stereotypów

🌍 Dla społeczeństw:

• Plus: Narzędzie do edukacji o ONZ
• Minus: Cyfrowy kolonializm – dominacja anglojęzycznych perspektyw

💼 Dla polityków:

• Plus: Generowanie „poprawnych” przemówień
• Minus: Automatyzacja hipokryzji – sztuczna retoryka bez realnych działań

Przyszłość: Czy AI wymyśli nową Jałtę?

Ülgen apeluje o:

• Transparentność danych treningowych („Wiemy, kim karmimy AI?”)
• Edukację cyfrową („Jak odróżnić analizę od statystycznej papki?”)
• Nową etykę AI w dyplomacji („Czy państwa powinny mieć obowiązek ujawniać użycie LLM w negocjacjach?”)

Największe wyzwanie? Gdy Chiny użyją Qwena, a USA – Llama 3 do pisania not dyplomatycznych, czy rozmawiać będą ze sobą państwa, czy ich algorytmy?

#AI #Dyplomacja #ONZ #SztucznaInteligencja #Geopolityka #LLM #EtykaTech

Oto propozycje trzech unikatowych tematów doktoratów, inspirowanych zjawiskiem wirtualnych „negocjacji” modeli językowych w stylu ONZ oraz obserwacjami na temat roli i ograniczeń LLM w dyplomacji:

1. „Algorytmiczna dyplomacja”: Analiza wpływu wykorzystania LLM na tworzenie i negocjowanie polityki międzynarodowej

Zakres i problematyka

• Jak wykorzystanie modeli językowych w tworzeniu oficjalnych komunikatów i not dyplomatycznych wpływa na proces podejmowania decyzji międzynarodowych?
• Czy i w jaki sposób algorytmy wzmacniają lub neutralizują istniejące uprzedzenia polityczne i kulturowe?

Kluczowe pytania badawcze

1. Proces formowania narracji: Jak LLM konstruują narracje na temat drażliwych kwestii (np. sankcji, sporów granicznych, konfliktów regionalnych)?
2. Amerykanizacja przekazu czy kształtowanie nowej formy retoryki?: W jaki sposób dominujące źródła danych (głównie anglojęzyczne) wpływają na treści generowane przez modele i czy prowadzi to do swoistej „kulturowej kolonizacji” dyskursu dyplomatycznego?
3. Polityka tożsamości (identity politics): Jak zróżnicowane modele (np. Qwen, Llama, ChatGPT) prezentują stanowiska państw w negocjacjach i gdzie pojawiają się sprzeczności?

Metodologia

• Analiza porównawcza dokumentów i komunikatów generowanych przez różne LLM na ten sam temat międzynarodowy (np. konflikt, umowa handlowa).
• Studia przypadków: porównanie autentycznych wypowiedzi dyplomatów z „symulacjami” AI w różnych językach.
• Wywiady eksperckie z dyplomatami i specjalistami od AI, oceniającymi trafność i potencjalne skutki stosowania tych modeli w praktyce.

2. Transparentność danych treningowych a etyka geopolityczna: „Czarna skrzynka” LLM w kontekście regulacji międzynarodowych

Zakres i problematyka

• W jaki sposób brak jawności co do źródeł danych i metod treningu modeli językowych wpływa na (geo)polityczną wiarygodność i zaufanie do AI?
• Jakie ramy prawno-międzynarodowe są konieczne, by państwa były zobligowane do ujawniania wykorzystania LLM w negocjacjach?

Kluczowe pytania badawcze

1. Standardy raportowania: Czy istnieją wypracowane standardy międzynarodowe zmuszające do transparentności danych treningowych, podobnie jak w przypadku konwencji broni chemicznej lub handlu bronią?
2. Ryzyko manipulacji: Jak brak informacji o pochodzeniu danych może prowadzić do dezinformacji lub amplifikacji jednostronnych narracji (np. demonizacja określonych krajów)?
3. Interoperacyjność regulacji: Czy i jak można zharmonizować wewnętrzne regulacje technologiczne (np. unijne, amerykańskie, chińskie) z uniwersalnymi standardami ONZ?

Metodologia

• Analiza prawno-regulacyjna: Przegląd dotychczasowych inicjatyw ONZ i innych organizacji międzynarodowych w kwestii regulacji AI.
• Analiza porównawcza polityk transparentności trzech–pięciu głównych państw (np. Chiny, USA, UE) dotyczących technologii AI.
• Badania ilościowe i jakościowe: Ocena realnych przypadków braku transparentności w modelach (np. potwierdzone sytuacje mylenia rezolucji lub prezentowania stronniczych danych).

3. Automatyzacja narracji i „zamrożony czas”: Społeczne i polityczne skutki wykorzystywania LLM w kontekście dynamicznie zmieniających się konfliktów zbrojnych

Zakres i problematyka

• Jak modele językowe, ograniczone do danych historycznych (np. do 2023 roku), oddziałują na bieżące, ciągle ewoluujące konflikty międzynarodowe?
• Czy „zamrożony” stan wiedzy AI może prowadzić do powstawania realnych skutków w postaci nieaktualnych strategii i błędnych decyzji politycznych?

Kluczowe pytania badawcze

1. Dyslokacja czasowa: W jakim stopniu brak aktualnych danych (np. w GPT-4) przekłada się na interpretacje konfliktów, które szybko się zmieniają (przykład wojny w Ukrainie)?
2. Efekt „echa”: Czy generowane treści powielają nieaktualne lub fałszywe narracje, wpływając na opinie międzynarodowe i kształtując postawy polityczne?
3. Mechanizmy korekty: Jakie procedury i techniki aktualizacji wiedzy AI (np. fine-tuning, pluginy z aktualnymi danymi) mogą zminimalizować te zagrożenia?

Metodologia

• Studia przypadków konfliktów zbrojnych: Porównanie generowanych w czasie rzeczywistym analiz LLM (z ograniczoną bazą wiedzy) z aktualnymi raportami na temat przebiegu konfliktu.
• Eksperymenty kontrolowane: Generowanie „scenariuszy dyplomatycznych” w oparciu o różne wersje modeli (z różnym zakresem danych) i ocena ich adekwatności przez ekspertów ds. bezpieczeństwa.
• Ankiety z praktykami (np. analitycy wywiadu, dziennikarze specjalizujący się w konfliktach): ocena, na ile opis AI jest zgodny z rzeczywistością i czy może wprowadzać w błąd.