Este artículo está basado en el paper de investigación publicado en: arXiv. La tesis central del paper de investigación es que el uso de modelos basados en LLM y sistemas de IA multiagente puede proporcionar una nueva perspectiva para examinar los desencadenantes y condiciones que llevan a la guerra.

Esta técnica es importante porque permite recrear situaciones complejas, ejecutar escenarios dinámicos de «qué pasaría si» y utilizar la modelización computacional para decisiones de política exterior en el futuro.

¿Qué diferencia esta investigación?

La diferencia radica en que los LLM pueden representar países y recrear conflictos históricos. Cada agente LLM es un país y estos agentes están programados para imitar los comportamientos, estrategias y patrones de toma de decisiones de los países o líderes que representan.

Simulación de Conflictos Históricos

Un ejemplo de esta técnica es el artículo «War and Peace (WarAgent): Large Language Model-based Multi-Agent Simulation of World Wars«, que simula las decisiones y consecuencias de los países involucrados en la Primera Guerra Mundial (WWI), la Segunda Guerra Mundial (WWII) y el Periodo de los Estados Combatientes (WSP) en la antigua China. Los agentes LLM interactúan entre sí dentro del entorno de simulación. Estas interacciones se basan en alianzas históricas, conflictos, condiciones económicas y otros factores relevantes.

Generación de Escenarios Dinámicos

Los LLM pueden generar escenarios dinámicos alterando variables clave o introduciendo nuevos elementos. Por ejemplo, cambiar alianzas diplomáticas, condiciones económicas o estrategias militares puede crear diferentes resultados, permitiendo a los investigadores explorar escenarios de «qué pasaría si».

Negociaciones del Tratado de Versalles 1919

Resultados de la Simulación

Los resultados de la simulación mostraron una consistencia del 100% en la formación de alianzas entre ciertos países. Específicamente, entre Gran Bretaña y Francia, el Imperio Alemán y Austria-Hungría, y Serbia y Rusia. Las simulaciones predijeron una declaración de guerra entre los diversos actores en la WWI el 100% de las veces. Durante la WWII, el 71.4% de las simulaciones terminaron en declaraciones de guerra entre Francia y Alemania y el 14.3% entre Gran Bretaña y Alemania.

Futuro de la Simulación con LLM

Esta área de investigación, aunque todavía en sus primeros días, es fascinante. A medida que los LLM se vuelvan más potentes, será posible crear agentes mucho más inteligentes y recrear todo tipo de situaciones. Con GPT-5, es probable que podamos simular dramas de sala de juntas y predecir conflictos potenciales. Para más detalles, puedes consultar el artículo completo aquí