AI能否破解俄乌和谈困局?美智库探索用AI来预判俄乌走势
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以下新闻转载自联合参考公众号
2025年2月27日，美国战略与国际问题研究中心（CSIS）发布《机器学习遇上战争终结：利用人工智能探索乌克兰的和平前景》报告，系统探讨了人工智能在俄乌和平谈判中的潜在价值。在战争持续三年、传统外交斡旋陷入僵局的背景下，这项研究试图通过AI技术，从历史经验与现实变量中寻找可能的破局路径。报告整体保持中立，但在政策建议上有一定程度的美国视角。
影响俄乌谈判的几个因素
CSIS指出，任何和平谈判都需突破四重结构性矛盾：
1. 代价博弈
冲突终止的前提是各方对"和平收益＞战争成本"的共识，但俄乌双方对军事能力、国际援助持续性的评估存在严重信息差。
2. 政治暗礁
国内政治联盟会影响领导人对战败的国内政治成本的计算，国内政治联盟的变化可能加速战争终止，但国内政治派别也可能保护其在国际协议中的利益，使谈判结果复杂化。在俄乌问题中，国内“破坏者”——出于自身利益而试图破坏任何和平进程的团体——可能会阻碍进展，使双方都可接受的结果更难实现。
3. 协议持久
达成更持久的和平协议通常需要考虑到民间社会行为者，如地方宗教组织或人权团体。然而，谁能在和平谈判中“占有一席之地”受到实际情况和规范考虑的影响。
4. 国际杠杆
国际社会可能通过调解，在“软化”交战方的战争目标，促成停火方面发挥作用。国际社会还可以通过监督和核实条款以及提供安全保障来帮助确保和平协议的长期可行性。这一作用俄乌问题上尤其重要，因为可能需要国际监督来防止俄罗斯利用停战来重建、重新武装并恢复其战争目标。
上述因素都可能影响俄乌问题的和平谈判。例如，多年的战争提供了双方作战能力的信息；然而，美国和欧洲国家的长期军事承诺以及乌克兰重建可用的财政资源仍然存在不确定性。因此，任何和平谈判都将非常复杂，含有许多变量。所以CSIS未来实验室采用了人工智能工具来分析历史和平协议以及旨在结束俄乌战争的当前讨论。研究小组试图为最终的解决方案生成可能的参数，并概念化潜在和平协议的不同版本。
AI训练：
数据双引擎
历史库：乌普萨拉冲突数据计划（UCDP）编制的和平协议全文数据集，包含1989年至2018年间的333份和平协议的全文。
现实库：实时整合79篇权威媒体分析、双方官方表态及战场态势报告
三大核心技术
检索增强生成（RAG）：从海量文献中精准提取类似条款案例
链式推理建模：理解数据集→分析当前因素→识别潜在障碍→生成和平场景
红队对抗测试：减少确认偏见，模拟对手的视角，增强分析的全面性
动态验证机制
AI生成的情景必须由国家安全专家进行评估，以确定其在当前政治和战场现实中的可行性。这种验证过程可以通过人类反馈的强化学习进一步优化模型输出。
协议草案的三大爆点
AI生成的中立性方案仍暴露出根本性分歧：
1. 克里米亚僵局
AI生成的协议草案显示，克里米亚等地区的地位将是谈判的焦点。乌克兰希望恢复其国际公认的领土，而俄罗斯则希望保持对这些地区的控制。这种分歧可能导致谈判陷入僵局。
2. 安全架构困境
乌克兰希望获得安全保证，可能包括加入北约或获得其他形式的安全保障。然而，俄罗斯对此持反对态度，认为乌克兰的中立是确保地区稳定的关键。这将是谈判中的一个主要争议点。
3. 国内政治雷区
乌克兰和俄罗斯的国内政治联盟可能对谈判结果产生影响，特别是可能从和平协议中受益或受损的团体。这些“搅局者”可能会阻碍谈判进程，使达成一致更加困难。
人机协同的五步路线
AI不能替代人类决策，但可提供创新工具：
1. 使用AI进行比较分析：
AI可以评估涉及领土争端、安全保证和国际调解的过去冲突问题，说明潜在障碍，提出成功解决方案。
2. 应用结构化提示：
有逻辑的逐步提问可以提高AI的输出质量，确保符合乌克兰的核心利益，并避免偏向俄罗斯需求的假设。记录提示序列的结构也有助于进行替代分析，对于复杂的政策问题至关重要。
3. 纳入专家验证：
AI生成的情景将由国家安全专家（从外交官到军事领导人）进行评估，以确定在当前政治和战场现实中的可行性。这种验证过程可以通过技术（如人类反馈的强化学习）进一步优化模型输出。
4. 定制数据输入：
AI接受最新的情报和谈判立场的训练，以确保在快速变化的冲突中保持与现实相符。分析师面临的挑战是如何将当前事件与更大的模型和关键概念（如图论）相结合，以及模型如何理解关键关系。
5. 利用AI进行情景规划：
通过生成多个版本的和平协议，AI可以帮助谈判者评估权衡，并预测俄罗斯的反提案。这种分析支持识别关键谈判立场，在最广泛的可能结果中最大化美国、乌克兰和欧洲的利益。
生成式AI在俄乌和平谈判中具有重要应用，能够总结历史协议、识别谈判模式和测试和平方案。然而，AI的有效应用需要与专家判断和实时情报相结合，确保输出符合实际需求和战略目标。通过这些实践，AI可以成为推动和平进程的强大辅助工具。
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