·人工智能开发企业CulturePulse研发的模型，最终将为生活在以色列和巴勒斯坦的1500万人创建虚拟版本，每个人的人口统计数据、宗教信仰和道德价值观都与现实世界中的人相对应。模型可以为每个智能体设定80多个特征类别，包括愤怒、焦虑、个性、道德、家庭、朋友、财务、包容性、种族主义和仇恨言论等。

·CulturePulse的创始人说，联合国在巴以冲突中求助于人工智能，是因为确实没有其他办法可以求助了，“他们需要尝试一些新的和创新的东西，一些真正跳出思维框架、解决问题根本的东西。”

就在巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动（哈马斯）10月7日发动袭击几周前，人工智能开发企业CulturePulse的两位联合创始人正在约旦河西岸，一度被拿着枪的以色列士兵拦住。他们正在为联合国构建一种多智能体（agent）人工智能模型，帮助分析巴以冲突的解决方案。

在人工智能的术语中，智能体是指以智能方式行事的代理，能感知环境，自主采取行动以实现目标，并可以通过学习或获取知识来提高自身性能。

巴以冲突已有数百年历史且极其复杂，无数人努力寻求解决方案均以失败告终，依靠人工智能来解决此类政治问题似乎会让人不以为然。而CulturePulse研发的模型，最终将为生活在以色列和巴勒斯坦的1500万人创建虚拟版本，每个人的人口统计数据、宗教信仰和道德价值观都与现实世界中的人相对应。

“预测准确性超过95%”

CulturePulse的创始人勒龙·舒尔茨（F. LeRon Shults）和贾斯汀·莱恩（Justin Lane）都是现居欧洲的美国人，今年8月，他们与联合国签署合同，旨在开发首个帮助分析如何解决巴以冲突的人工智能模型。

CulturePulse的创始人贾斯汀·莱恩。

舒尔茨和莱恩意识到，声称人工智能可以“解决以色列人和巴勒斯坦人之间的危机”会让人听了翻白眼。“坦率地说，如果这么说，我也会翻白眼。”舒尔茨在接受《连线》采访时说，“关键是这个模型并不是为了解决问题而设计的，而是为了理解、分析并深入了解政策和沟通策略的实施。”也就是说，人工智能系统不可能简单地给出一个完整的解决方案，而是旨在查明冲突的根本原因。

“我们知道，使用单个人工智能系统无法解决如此复杂的问题。”莱恩说，“可行的办法是使用智能的人工智能系统——冲突的数字孪生——来探索潜在的解决方案。”

CulturePulse的模型可以为每个智能体设定80多个特征类别，包括愤怒、焦虑、个性、道德、家庭、朋友、财务、包容性、种族主义和仇恨言论等。

“这些模型是完整的人造社会，可能有多达数百上千万个模拟的自适应AI智能体，这些智能体彼此联网，并且其设计方式在心理上更符合现实，在社会学上也更符合现实。”舒尔茨说，“基本上你有一个实验室，一个人造实验室，可以在电脑上以在现实世界中永远无法做到的方式进行游戏。”

CulturePulse的创始人勒龙·舒尔茨。

该系统将使联合国了解虚拟社会如何对经济繁荣、安全加强、政治影响力变化以及一系列其他参数的变化做出反应。舒尔茨和莱恩称模型预测结果的临床准确性与现实世界结果的相关性超过95%。

“它不仅仅是随机学习和寻找机器学习之类的模式，它也超越了统计数据，可以提供相关性。”舒尔茨说，“多智能体人工智能系统可以从一开始就培育冲突、两极分化或和平的移民政策，因此当你在现实世界中尝试之前，它可以向你展示你想要创造的情况。”

尽管生成式人工智能可能对巴以冲突带来传播虚假信息的威胁，但CulturePulse的模型不打算去除这种破坏性因素，而是将其纳入分析中。“我们实际上故意希望确保那些有偏见的材料被放入这些模型中。它们需要以心理上真实的方式放入模型中。”莱恩说。

事实上，今年的一些研究也支撑了CulturePulse的信心。4月，斯坦福大学研究团队发布研究，将25个AI智能体安排到一个虚拟小镇上生活。10月，半导体公司英伟达、华盛顿大学等研究团队发布了一份有关类人智能体（Humanoid Agents）的研究，通过引入基本需求（如饥饿、健康和能量）、情感和关系亲近度来引导智能体更像人类的行为，发现它们孤独时会社交、愤怒时会跑步。

斯坦福大学研究团队将25个AI智能体安排到一个虚拟小镇上生活，它们起床、刷牙、洗澡、做早饭、和家人聊天、上班。

如何采集模型的数据？

资料显示，人工智能技术在冲突局势中的应用至少自1996年就已开始了，当年一篇题为《挖掘和平：使用机器学习方法评估国际冲突数据库》的论文被发表，机器学习被用来预测冲突可能发生的地点。近年来使用领域有所扩大，人工智能被用于改善后勤、培训和维和任务的其他方面。莱恩和舒尔茨相信，他们可以利用人工智能进行更深入地挖掘并找到冲突的根源。

10年前，莱恩搬到北爱尔兰研究计算模型和认知是否可以用来理解宗教暴力问题。在首府贝尔法斯特，他发现通过对身份和社会凝聚力进行建模，并确定促使人们为特定原因而斗争或牺牲的因素，可以准确预测接下来会发生什么。“我们开始尝试想出一些东西，可以帮助我们更好地理解导致冲突的人性，然后如何使用该工具来更好地处理或理解这些更深层次的问题，更多大规模的心理问题。”莱恩说。

他们的研究成果于2018年发表在《人造社会与社会模拟杂志》上。一年后，莱恩在一篇文章中写道，他开发的模型预测英国脱欧所采取的措施将导致准军事活动的增加，这项措施是指在北爱尔兰与英国其他地区之间引入硬边界。几个月后，该模型的预测被证明是正确的。

这个多智能体模型依赖于从开放数据库GDelt中提取的超过5000万篇文章，GDelt监控“来自每个国家几乎每个角落的100多种语言的广播、印刷和网络新闻”。但研究人员意识到，向人工智能提供数百万篇文档是不够的。为了充分了解是什么促使北爱尔兰人实施暴力，他们需要进行自己的研究。于是，莱恩花了几个月时间寻找直接参与暴力事件的人并与之交谈，在采访中收集的信息被输入到模型中，以便更全面地了解北爱尔兰冲突背后的心理因素。

为了解一手信息，莱恩和舒尔茨在以色列和约旦河西岸也花了大约一周时间收集数据，“我们会见了联合国和不同的非政府组织，前往村庄，亲眼目睹那里的定居者动态。”舒尔茨说。两人试图前往加沙但被拒绝入境。“从我们遇到的联合国官员那里提取了我们需要了解的模型相关信息，了解他们对动态的理解，以及可能拥有的数据，这些数据可以为模型的校准和最终验证提供信息。”舒尔茨说。

如果这些信息中有人工智能模型中不存在的特定问题，团队将在其放入模型前会查看是否有实验室数据支持。“如果数据不存在，我们就会与大学一起进行自己的实验，看看是否有证据，然后将其纳入我们的项目中。”莱恩说。

近年来，莱恩和舒尔茨与许多团体和政府合作，应用该模型来更好地了解全球局势，包括南苏丹和巴尔干地区的冲突，以及叙利亚难民危机。CulturePulse本月还与联合国开发计划署签署了一份为期9个月的合同，致力于开发一个系统，帮助解决造成波黑冲突的文化和宗教问题。

莱恩表示，联合国在巴以冲突中求助于人工智能，是因为确实没有其他办法可以求助了，“他们需要尝试一些新的和创新的东西，一些真正跳出思维框架、解决问题根本的东西。”