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预测人工智能在外交中的应用场景
阅读六个场景和专家评论，探讨人工智能对外交的潜在影响。
来源:卡内基国际事务伦理委员会资源Mucktarr Darboe MY 的评论
Mucktarr Darboe MY场景 1
场景 1荷兰外交官 Tess Baker 负责领导一场旨在敲定荷兰与希腊之间贸易协定的多边谈判。在谈判过程中，使用大型语言模型 (LLM) 实时翻译讨论内容。由于系统导致的多次翻译错误和错误分类，有关协议规定的混乱在房间里蔓延。这引发了进一步的争论，并动摇了利益相关者对谈判过程的信心。
驱动因素：
驱动因素：- 复杂的语言和术语 语境和社会文化敏感性 技术限制（实时系统约束） 谈判文本歧义 缺乏反馈循环
评论：
评论：Tess Baker 的场景强调了在多边谈判中使用 LLM 进行实时翻译时可能出现的挑战。复杂的语言和术语、背景和文化差异以及实时约束和系统限制的压力都是导致潜在错误和误解的障碍。此外，谈判文本中的歧义以及翻译改进的反馈循环不足使流程更加复杂，导致利益相关者感到困惑。尽管如此，只要仔细考虑这些障碍并采取积极措施，例如使用经过培训的翻译人员并向翻译系统提供上下文信息，就可以减轻使用 LLM 进行实时翻译的风险。
置信度得分：0.75
置信度得分：场景 2
场景 2驱动因素：
驱动因素：- 软件工程背景由熟练的团队成员进行人工审核外部审计公司研究使用 LLM 进行日常翻译提高效率和资源分配