KI in humanitären Verhandlungen nutzen

Humanitäre Verhandlungen in Konfliktgebieten können hart und riskant sein. Verhandler müssen oft mit vielen Gruppen umgehen, die unterschiedliche Ansichten und Ziele haben. Sie müssen schnell wichtige Informationen aus verschiedenen Quellen wie Interviews und Dokumenten sammeln. Das ist ziemlich schwierig, besonders wenn die Zeit drängt. Als Reaktion darauf haben Verhandler Vorlagen entwickelt, um diese Informationen zu organisieren.

Neueste Fortschritte in der KI, insbesondere bei grossen Sprachmodellen (LLMs), haben neue Möglichkeiten eröffnet, um diesen Verhandlern zu helfen. Diese Studie hat untersucht, wie LLMs die Verhandlungen unterstützen können, indem sie Fallzusammenfassungen, Kontextanalysen und Ideen generieren. Durch Interviews mit 13 erfahrenen Verhandlern haben wir herausgefunden, wie KI ihnen helfen kann, während auch einige wichtige Bedenken aufgezeigt wurden.

#Die Komplexität humanitärer Verhandlungen

Frontverhandlungen finden in komplizierten Umgebungen statt, wo verschiedene Parteien oft gegensätzliche Interessen haben. Diese Dynamiken zu verstehen, ist entscheidend für erfolgreiche Verhandlungen. Die Stakeholder können geografisch und politisch verstreut sein, was es für Verhandler schwierig macht, einen gemeinsamen Nenner zu finden. Sie müssen grosse Mengen an unstrukturierten Daten durchforsten, was überwältigend sein kann.

Um das zu bewältigen, haben Verhandler drei Vorlagen entwickelt: die Insel der Vereinbarung (IoA), Eisberg und Gemeinsamer Geteilte Raum (CSS) und Stakeholder-Kartierung. Diese Werkzeuge helfen, Positionen, Interessen und die emotionalen Aspekte von Verhandlungen zu klären. Aber das manuelle Ausfüllen dieser Vorlagen ist zeitaufwendig und kann zu Fehlern führen.

#Die Rolle grosser Sprachmodelle

Grosse Sprachmodelle wie ChatGPT haben vielversprechende Ansätze gezeigt, um einige der Prozesse in Verhandlungen zu automatisieren, insbesondere bei der Analyse von Texten und der Zusammenfassung von Informationen. Die Hauptforschungsfragen, die diese Studie leiten, sind:

1. Können LLMs zuverlässige Zusammenfassungen von Verhandlungsfällen erstellen?
2. Was sind weitere Einsatzmöglichkeiten von LLMs in diesem Bereich?
3. Was sind die ethischen und praktischen Bedenken im Zusammenhang mit der Nutzung von LLMs?
4. Welche Hindernisse haben Verhandler bei der Einführung von LLM-Tools?

Erste Tests mit dem GPT-4-Modell haben gezeigt, dass es konsistente Zusammenfassungen für reale Verhandlungsfälle generiert hat, was auf Potenzial für weitere Anwendungen hindeutet.

#Wichtige Vorlagen in humanitären Verhandlungen

Verhandler verlassen sich auf Vorlagen, um ihre Informationen besser zu verwalten. Hier ist ein kurzer Blick auf die untersuchten Vorlagen:

#Insel der Vereinbarung (IoA)

Der IoA-Rahmen hilft Verhandlern, Bereiche von Zustimmung und Dissens zu identifizieren. Er kategorisiert Informationen in umstrittene Fakten, agreed facts, konvergente Normen und divergente Normen. Dieses System soll produktive Diskussionen und Strategien erleichtern.

#Eisberg und Gemeinsamer Geteilte Raum (CSS)

Der CSS-Rahmen ermöglicht Verhandlern, sowohl sichtbare Anforderungen als auch zugrunde liegende Werte zu erkunden. Dieses Modell hilft dabei, nicht nur die expliziten Positionen beider Parteien, sondern auch die Gründe und Kernwerte zu offenbaren, die diese Positionen prägen.

#Stakeholder-Kartierung

Die Stakeholder-Kartierung identifiziert und analysiert die Rollen und Beziehungen der verschiedenen Akteure in einer Verhandlung. Dieses Werkzeug hilft Verhandlern, zu visualisieren, wer Einfluss hat und wie man diese Stakeholder effektiv anspricht.

#Ergebnisse aus Interviews mit Verhandlern

Interviews haben zwei Hauptnutzungen für LLMs in Verhandlungen offenbart:

#Kontextanalyse

Verhandler finden es herausfordernd, mit langen und komplexen Dokumenten zu arbeiten. Sie sehen das Potenzial für LLMs, diese Informationen schnell zu zerlegen. Allerdings äusserten sie auch den Bedarf an Anleitung, wie man diese Werkzeuge effektiv nutzen kann.

#Ideenfindung

Die Fähigkeit, alternative Strategien oder Argumente vorzuschlagen, könnte die Kreativität während der Verhandlungen steigern. Das kann Verhandlern helfen, Tunnelblick zu vermeiden und mehr Optionen zu erkunden.

#Bedenken bei der Nutzung von LLMs

Trotz der potenziellen Vorteile gibt es klare Bedenken hinsichtlich der Verwendung von LLMs in Verhandlungen:

#Vertraulichkeit

Verhandler haben mit sensiblen Informationen zu tun und sorgen sich um den Datenschutz. Sie benötigen die Assurance, dass die an LLMs weitergegebenen Daten vertraulich bleiben.

#Vorurteile

Es gibt die Angst, dass LLMs Vorurteile haben könnten, die die Ergebnisse von Verhandlungen beeinflussen könnten. Dieses Vorurteil könnte von den Daten stammen, auf denen LLMs trainiert wurden, und könnte nicht gut in verschiedenen kulturellen oder geografischen Kontexten umsetzbar sein.

#Adoptionsbarrieren

Die öffentliche Meinung und die Ansichten von Geldgebern können die Akzeptanz von LLM-Tools beeinflussen. Wenn es Skepsis gegenüber KI gibt, könnte dies die Integration in die Verhandlungspraxis behindern.

#Vertrauen und Genauigkeit

Verhandler sind besorgt über die Genauigkeit der Ausgaben von LLMs. Fehlinformationen können in hochriskanten Situationen zu schlechten Entscheidungen führen. Transparenz darüber, wie LLMs ihre Antworten generieren, ist entscheidend, um Vertrauen aufzubauen.

#Übermässige Abhängigkeit

Es besteht das Risiko, dass Verhandler zu abhängig von LLMs werden, was zu einem Rückgang der analytischen Fähigkeiten und des kritischen Denkens führt.

#Praktische Anwendungen von LLMs

Die Forschung deutet darauf hin, dass LLMs Verhandler in mehreren Bereichen unterstützen können:

• Automatisches Ausfüllen von Vorlagen: LLMs können Verhandlungs-Vorlagen schnell ausfüllen.
• Zuverlässige Zusammenfassungen: Sie können Zusammenfassungen liefern, die in der Genauigkeit mit denen menschlicher Experten vergleichbar sind.
• Kontextuelle Unterstützung: LLMs können helfen, grosse Informationsmengen zu verstehen, was eine bessere Vorbereitung ermöglicht.

#Empfehlungen für die ethische Nutzung von LLMs

Um LLMs sicher in humanitäre Verhandlungen zu integrieren, sollten mehrere Schritte in Betracht gezogen werden:

1. Vertraulichkeit ansprechen: Strenge Datenschutzmassnahmen implementieren, um sensible Informationen zu schützen.
2. Vorurteile bekämpfen: Nutzer aus unterschiedlichen Hintergründen einbinden, um Feedback zu geben und die Fairness der LLM-Ausgaben zu verbessern.
3. Stakeholder aufklären: Das Bewusstsein dafür erhöhen, was LLMs können und was nicht, um Akzeptanz zu fördern.
4. Transparenz sicherstellen: Klare Einblicke geben, wie LLMs ihre Ausgaben generieren, um Vertrauen in ihre Nutzung aufzubauen.
5. Menschliche Aufsicht beibehalten: LLMs als unterstützende Werkzeuge nutzen, statt sie als Ersatz für menschliche Entscheidungen und Analysen zu betrachten.

#Fazit

Die Integration von grossen Sprachmodellen in humanitäre Verhandlungen birgt grosses Potenzial, wirft aber auch erhebliche Herausforderungen auf. Während LLMs Prozesse straffen und die Entscheidungsfindung unterstützen können, ist eine sorgfältige Berücksichtigung ethischer Fragen und von Vorurteilen entscheidend. Wenn diese Bedenken angesprochen werden, können LLMs die Verhandlungseffizienz steigern und die Lieferung lebenswichtiger Hilfe an Bedürftige unterstützen. Weitere Forschung ist notwendig, um das volle Anwendungsspektrum von LLMs zu erkunden und Strategien für ihren verantwortungsvollen Einsatz in risikobehafteten Umgebungen zu entwickeln.