Open-Ended Wargames with Large Language Models

要約

ウォーゲームは、現実世界の意思決定を理解し、リハーサルするための強力なツールです。
人工知能 (AI) を使用してウォーゲームを自動プレイすると、さまざまな結果を確認するために何度もゲームをプレイするなど、人間が行うゲームを超える可能性が可能になります。
ウォーゲームには 2 つのカテゴリがあります。1 つは離散的なタイプの動きを持つ定量的ゲーム、もう 1 つは自由回答を中心とする定性的ゲームです。
歴史的に、自動化の取り組みは定量的なゲームに焦点を当ててきましたが、大規模言語モデル (LLM) により定性的なウォーゲームの自動化が可能になります。
定性的なウォーゲームをプレイするための LLM を利用したマルチエージェント システム「Snow Globe」を紹介します。
Snow Globe を使用すると、シナリオの準備からゲーム後の分析まで、テキストベースの定性ウォーゲームのすべての段階を、AI、人間、またはその組み合わせによって任意に実行できます。
私たちはそのソフトウェア アーキテクチャを概念的に説明し、この出版物とともにオープンソース実装をリリースします。
ケーススタディとして、AI インシデント対応に関する机上演習と、地政学的危機に関する政治的戦争ゲームをシミュレートします。
このアプローチの潜在的な応用例と、それがより広範なウォーゲーム エコシステムにどのように適合するかについて説明します。

要約(オリジナル)

Wargames are a powerful tool for understanding and rehearsing real-world decision making. Automated play of wargames using artificial intelligence (AI) enables possibilities beyond those of human-conducted games, such as playing the game many times over to see a range of possible outcomes. There are two categories of wargames: quantitative games, with discrete types of moves, and qualitative games, which revolve around open-ended responses. Historically, automation efforts have focused on quantitative games, but large language models (LLMs) make it possible to automate qualitative wargames. We introduce ‘Snow Globe,’ an LLM-powered multi-agent system for playing qualitative wargames. With Snow Globe, every stage of a text-based qualitative wargame from scenario preparation to post-game analysis can be optionally carried out by AI, humans, or a combination thereof. We describe its software architecture conceptually and release an open-source implementation alongside this publication. As case studies, we simulate a tabletop exercise about an AI incident response and a political wargame about a geopolitical crisis. We discuss potential applications of the approach and how it fits into the broader wargaming ecosystem.

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