摘要：俄乌冲突距今已超过一年，在国际上产生巨大地缘政治影响。鉴于人工智能（AI）能够通过使用高级算法和机器学习生成场景并进行预测，奥地利维也纳医科大学的学者研究了GPT-3对该军事冲突的预测能力。OpenAI的GPT-3是一种最先进的人工智能语言模型，它以大型文本数据集为基础进行训练，可以生成类似人类语言的文本，并可以生成不同领域的场景。但其局限性在于只能够以2021年6月之前可用数据为基础进行训练，其无法访问最新数据，也无法连接到互联网。研究过程中，研究人员使用GPT-3的能力以生成未来场景，检查这些场景的内部一致性，并创建相应的概率估算模型。研究结果表明，GPT-3将“俄乌全面战争”描述为低概率事件之一，并将“俄罗斯继续控制乌克兰部分领土”描述为大概率事件。但需注意，其预测未来的能力有限，且对生成场景内部一致性的检查还有待进一步优化。

关键词：GPT-3，场景规划，人工智能交互，俄乌战争

图2.俄乌冲突地缘政治影响

俄乌冲突引发了国际社会的广泛谴责和国际制裁，世界各地也发生了抗议活动。联合国和其他国际组织也对该军事冲突做出反应。作为政治回应，多国对俄罗斯进行制裁，这对俄罗斯和全球经济产生了重大影响。欧盟和其他西方国家向乌克兰提供了财政和军事援助，同时，还对俄罗斯实施了经济制裁，包括限制俄罗斯飞机使用欧盟领空、制裁某些俄罗斯银行以及限制某些俄罗斯媒体等。各国对俄乌冲突的反应各不相同，该军事冲突所引发的令人担忧的问题包括公众反应、媒体报道、实现和平的努力以及法律影响。

图3.俄乌冲突使俄罗斯遭受的国际制裁

俄罗斯和乌克兰之间进行了多次和平谈判，包括在土耳其举行的会谈，但谈判以失败告终。双方均表明一定要实现自己的所有目标，并认为他们所提出的条件是实现和平的基础。至2022年年底，俄罗斯和乌克兰之间的和平谈判前景明显黯淡，因为俄罗斯对全面占领乌克兰的某些地区保持强硬态度，而乌克兰坚持让所有俄罗斯军队退出乌克兰，因此拒绝考虑就此事进行任何谈判。

有鉴于此，某些场景分析的信息可能对社会和研究具有重要意义，因为它可以探索和理解未来不同的可能结果。它有助于决策者和研究人员进行预测并为潜在的挑战和机遇做好准备，还能够为政策和战略规划提供信息。此外，它可以识别关键的不确定性和变化的驱动因素，并有助于识别潜在的解决方案和进一步研究的领域。场景分析常用于构建高度未知的未来结果。

自动化场景生成技术可开发模拟场景，并降低生成复杂模拟的劳动强度。在过去的几十年里，发展“基于效果的作战”方法被认为是一种可以让武装部队实现某个近期结果或场景的最佳方式，遗传算法和神经网络可用于生成这些结果或场景。为了做到这一点，研究人员利用GPT-3的能力来生成未来场景，并使用GPT-3来评估这些场景的内部一致性，最终为每个场景分配概率评级。尽管研究是在2023年进行的，但GPT-3使用的是截至2021年6月的可用训练数据，从2021的角度生成了这些未来场景。

结果预测

1.生成的场景

GPT-3 AI“text-davinci-003”汇编了俄乌冲突的以下四个场景以及它们的概率，每个场景的最大长度为300个单词。

场景1：俄罗斯军队仍控制着乌克兰领土（概率：40%）

图4.俄罗斯控制的乌克兰领土

该文作者认为，“俄罗斯对乌克兰某些地区的占领是导致持续冲突的一个主要因素”。除非受到国际压力或乌克兰的直接军事行动的影响，否则俄罗斯很可能会继续其占领行动。由于俄罗斯在乌克兰某些地区的地位根深蒂固，并且其能够在必要时使用军事力量，这种情况发生的可能性相对较高。

这种情况下的驱动因素是：国际压力；乌克兰的直接军事行动；俄罗斯在乌克兰某些地区根深蒂固的地位；俄罗斯使用军事力量的能力。

一致性分析：

国际压力与乌克兰直接军事行动：一致俄罗斯在乌克兰某些地区的根深蒂固的地位与俄罗斯使用武力的能力：一致

一致性级别：一致性级别为100%，因为所有驱动程序都是一致的。

可衡量的结果：

俄罗斯占领的乌克兰领土：这可以通过查看该地区的地图以及两国边界或划界的变化来衡量。俄罗斯的军事存在：这可以通过查看部署在乌克兰境内或附近的军事人员或装备的报告来衡量。国际压力：这可以通过查看国际组织的新闻报道和声明，以及因俄罗斯占领乌克兰领土而遭受的制裁来衡量。乌克兰的军事行动：这可以通过查看有关乌克兰军队对俄罗斯控制的领土进行军事行动的新闻报道和声明，以及两国边界或划界的变化来衡量。

场景2：俄罗斯和乌克兰达成和平协议（概率：30%）

俄罗斯和乌克兰之间的非正式冲突持续了六年多，双方尚未达成任何协议。然而，随着两国重新进行外交活动，他们有可能达成某种协议，从而结束冲突。这可能涉及停火、归还被占领土或其他双方商定的议定书。出现这种情况的可能性相对较低，因为两国在这一问题上无法达成共识。

该场景的驱动因素包括：乌克兰的外交努力；俄罗斯的外交努力；停火的可能性；被占领土回归的可能性；其他相互商定协议的可能性。

一致性分析：

俄罗斯和乌克兰的外交努力：一致停火的可能性和被占领土回归的可能性：一致停火的可能性和其他相互商定的议定书的可能性：一致归还被占领土的可能性和达成其他相互商定的议定书的可能性：一致

一致性级别：所有四个驱动因素都是一致的，因此一致性级别为100%。

可衡量的结果：

停火：应宣布停火，以证明协议已经达成，双方都致力于结束冲突。归还被占领土：归还任何被占领土都应记录在案，最好是双方发表公开声明，确认控制权移交。相互妥协：应明确说明并写下两国达成的任何其他议定书或协议，以确保各方理解其所作的条款和承诺。公开声明：俄罗斯和乌克兰应发表联合公开声明，承认该协议及其维护该协议的承诺。该声明还应包括协议内容的细节，以供未来参考。

场景3：冲突升级为全面战争（概率：20%）

目前，乌克兰军队和俄罗斯支持的分离主义者之间爆发了多次小规模冲突，但迄今为止尚未升级为全面战争。然而，如果紧张局势继续加剧，外交解决方案失败，那么冲突有可能进一步升级，演变为乌克兰和俄罗斯之间的全面战争。由于两国都意识到此举的后果，这种情况发生的可能性比其他情况小。

驱动因素：乌克兰和俄罗斯之间的紧张局势；外交解决方案；全面战争的后果。

一致性分析：

乌克兰和俄罗斯之间的紧张局势：这一驱动因素与外交解决方案不一致，因为它是冲突的根源。外交解决方案：这一驱动因素与乌克兰和俄罗斯之间的紧张局势不一致，因为乌克兰正试图找到冲突的解决方案。全面战争的后果：这一驱动因素既符合乌克兰和俄罗斯之间的紧张局势，也符合外交解决方案，因为这是双方都知道的冲突的潜在结果。

一致性水平：三个驱动因素的一致性水平为66.67%，因为三分之二的驱动因素彼此不一致。

可衡量的结果：

军事活动的增加：可以通过追踪伤亡人数、部署的部队人数和使用的武器数量来衡量乌克兰和俄罗斯之间军事活动的频率和强度的增加。外交努力失败：这可以通过评估外交谈判在解决冲突方面是否失败来衡量。国际谴责：如果发生全面战争，联合国等国际机构很可能会谴责。衡量国际谴责的因素包括追踪世界领导人和其他知名人士的声明，以及联合国安理会等国际组织的投票记录。经济后果：全面战争也可能重创两国经济，可能导致通货膨胀率或失业率上升、外国投资减少或国内生产总值增长率下降。这些结果可以随着时间的推移进行衡量，以衡量它们是否因冲突升级为全面战争而增加。

场景4：国际干预迫使和平（概率：10%）

这种情况涉及国际大国干预，以便通过谈判或其他方式结束冲突。虽然这对双方来说都是一个受欢迎的结果，但考虑到欧洲及其他地区当前的地缘政治动态，这不太可能。此外，即使这种干预取得了成功，双方也需要做大量工作，才能达成持久的和平协议。由于这些问题，这种情况发生的可能性仍然很低。

这种情况下的驱动因素是：国际大国进行干预以结束冲突；欧洲及其他地区的地缘政治动态；为了达成任何持久和平协议，双方都需要做大量工作。

一致性分析：

国际大国干预以结束冲突：与欧洲及其他地区的地缘政治动态高度一致，因为外国势力的存在可能会对冲突产生极大影响。欧洲及其他地区的地缘政治动态：与双方为达成任何持久和平协议而进行重大工作的必要性高度一致，因为该地区的地缘经济动态将影响和平协议成功的可能性。为了达成任何持久和平协议，双方都需要做大量工作：这种情况发生的可能性较低，因为所需的工作量将决定和平协议成功的可能性。

一致性级别：高（所有驱动因素彼此高度一致）。

可衡量的结果：

暴力冲突的减少：为了衡量国际干预部队的成功，应该观察暴力冲突随着时间的推移是否减少。各方之间的谈判增加：双方之间的谈判次数增加，应该被视为这些谈判正在取得富有成效的结果的证据。持久和平协议：这种成功结果是双方达成持久和平协议，其中可能包括军备控制、非军事化和其他防止未来冲突的措施。在达成这项协议的同时，双方应缓和军事紧张局势，加强外交关系。改善经济合作：双方之间的经济合作也应得到改善，包括增加贸易和投资往来，以及让两国公民更好地获得资源和服务。这可以为双方维持和平关系提供激励，从而有助于确保任何和平协议的长期可持续性。

2.人类现实核查分析

研究人员检查了场景的内部一致性后，查阅了可用的文献，检查场景的哪些可衡量的结果成为了现实（见表1）。现实核查分析显示，场景1和场景3在2023年1月底被验证：1.俄罗斯仍控制着乌克兰境内先前被占领的地区，人工智能以40%的概率预测了这一点；2.冲突升级为一场真正的“战争”，人工智能以20%的概率预测了这场“战争”。

表1.生成式AI有效性水平人类现实核查分析

分析讨论

人工智能可以利用机器学习算法分析大量数据并识别可用于预测的模式，从而在场景生成和预测方面发挥强大作用，但重要的是要记住，人工智能生成的预测并不总是准确的，在解释结果时要谨慎。尽管如此，俄乌战争还没有结束，潜在的其他情况可能才是最终发生的真实事件（例如4.国际干预迫使和平的情况）。

结论

人工智能可以根据从历史数据中学习到的模式和趋势对未来进行预测。然而，这些预测的准确性受到用于训练模型的数据的质量和数量以及所预测问题的复杂性的限制。此外，许多现实世界的事件本质上是不可预测的，人工智能也许无法解释可能影响结果的所有因素。因此，虽然人工智能可以进行预测，但了解这些预测的局限性并将其与其他形式的分析和信息结合使用是很重要的。在对俄乌冲突的预测过程中，人工智能无法高精度地预测未来，尽管它在识别潜在场景以及如何衡量这些场景方面都很强大。场景分析是一种强大的未来研究方法，GPT-3或其他人工智能系统肯定可以在未来场景生成中为人类提供支持。