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GPT-4在2023年初取得了压倒性的成功，强调了包括国家安全在内的各个部门的大型语言模型（LLMS）的变革性潜力。本文探讨了LLM集成在国家安全文本中的含义，分析了它们在彻底改变信息处理，决策和运营效率的潜力。LLMS提供了可观的好处，例如自动化任务和增强数据分析，但它们也带来了重大风险，包括呼吸器，数据隐私问题以及对对抗性攻击的脆弱性。通过与决策理论原则和贝叶斯推理的结合，LLM可以显着改善国家安全组织内的决策过程。也就是说，LLM可以促进从数据到可行决策的过渡，从而使决策者能够以更少的人力接收和提炼可用信息。探索了美国国防部及以后的当前申请，例如，USAF将LLMS用于战斗和自动摘要，这说明了它们简化了运营和支持决策的潜力。但是，这些应用需要严格的保障措施以确保准确性和可靠性。LLM整合的更广泛的含义扩展到战略规划，国际关系和更广泛的地缘政治格局，对抗性国家利用LLM来用于虚假和网络运营，强调需要进行强大的反应。尽管展示了人工通用情报的“火花”，但LLM最适合支持角色，而不是领导战略决策。他们在培训和战斗中的使用可以为军事人员提供宝贵的见解和个性化的学习经验，从而改善运营准备。
国家安全应用中的大型语言模型
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