Aprovechando la IA en Negociaciones Humanitarias

Las negociaciones humanitarias en áreas de conflicto pueden ser complicadas y arriesgadas. Los negociadores a menudo tienen que lidiar con muchos grupos que tienen diferentes puntos de vista y agendas. Necesitan entender rápidamente y recopilar información importante de varias fuentes, como entrevistas y documentos. Esto es bastante difícil, especialmente cuando el tiempo es corto. En respuesta, los negociadores han creado plantillas para ayudar a organizar esta información.

Los avances recientes en IA, particularmente en Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), han abierto nuevas posibilidades para ayudar a estos negociadores. Este estudio exploró cómo los LLMs pueden apoyar la negociación a través de resúmenes de casos, análisis de contexto y Generación de Ideas. A través de entrevistas con 13 negociadores experimentados, descubrimos cómo la IA puede asistirles y también expusimos algunas preocupaciones importantes.

#La Complejidad de las Negociaciones Humanitarias

Las negociaciones en la línea del frente se llevan a cabo en entornos complicados donde diferentes partes a menudo tienen intereses conflictivos. Entender estas dinámicas es esencial para negociaciones exitosas. Los interesados pueden estar distribuidos geográfica y políticamente, lo que hace difícil para los negociadores encontrar un terreno común. Deben filtrar grandes cantidades de datos no estructurados, lo que puede ser abrumador.

Para manejar esto, los negociadores han desarrollado tres plantillas: la Isla de Acuerdo (IoA), Iceberg y Espacio Común Compartido (CSS), y Mapa de Stakeholders. Estas herramientas ayudan a clarificar posiciones, intereses y los aspectos emocionales de las negociaciones. Sin embargo, completar manualmente estas plantillas lleva tiempo y puede llevar a errores.

#El Papel de los Modelos de Lenguaje Grande

Los Modelos de Lenguaje Grande como ChatGPT han mostrado promesas en automatizar algunos de los procesos involucrados en la negociación, particularmente en el análisis de textos y la creación de resúmenes de información. Las preguntas de investigación principales que guían este estudio son:

1. ¿Pueden los LLMs producir resúmenes de casos de negociación confiables?
2. ¿Qué otros usos pueden tener los LLMs en este campo?
3. ¿Cuáles son las preocupaciones éticas y prácticas asociadas con el uso de LLMs?
4. ¿Qué obstáculos enfrentan los negociadores al adoptar herramientas LLM?

Las pruebas iniciales usando el modelo GPT-4 mostraron que generó resúmenes consistentes para casos de negociación reales, lo que sugiere potencial para aplicaciones futuras.

#Plantillas Clave en la Negociación Humanitaria

Los negociadores dependen de plantillas para gestionar mejor su información. Aquí hay un vistazo breve a las plantillas estudiadas:

#Isla de Acuerdo (IoA)

El marco IoA ayuda a los negociadores a identificar áreas de acuerdo y desacuerdo. Categoriza la información en hechos en disputa, hechos acordados, normas convergentes y normas divergentes. Este sistema tiene como objetivo facilitar discusiones y estrategias productivas.

#Iceberg y Espacio Común Compartido (CSS)

El marco CSS permite a los negociadores explorar tanto las demandas visibles como los valores subyacentes. Este modelo ayuda a revelar no solo las posturas explícitas de ambas partes, sino también el razonamiento y los valores fundamentales que dan forma a esas posiciones.

#Mapa de Stakeholders

El mapeo de stakeholders identifica y analiza los roles y relaciones de varios actores en una negociación. Esta herramienta ayuda a los negociadores a visualizar quién tiene influencia y cómo acercarse a estos stakeholders de manera efectiva.

#Hallazgos de las Entrevistas con Negociadores

Las entrevistas revelaron dos usos principales para los LLMs en la negociación:

#Análisis de Contexto

Los negociadores encuentran difícil trabajar con documentos largos y complejos. Ven el potencial de los LLMs para ayudar a desglosar esta información rápidamente. Sin embargo, también expresaron la necesidad de orientación sobre cómo usar estas herramientas de manera efectiva.

#Generación de Ideas

La capacidad de sugerir estrategias o argumentos alternativos podría mejorar la creatividad durante las negociaciones. Esto puede ayudar a los negociadores a evitar la visión de túnel y explorar más opciones.

#Preocupaciones con el Uso de LLMs

A pesar de los beneficios potenciales, hay preocupaciones claras sobre el uso de LLMs en las negociaciones:

#Confidencialidad

Los negociadores manejan información sensible y se preocupan por la privacidad de los datos. Necesitan asegurarse de que los datos compartidos con los LLMs permanezcan confidenciales.

#Sesgo

Hay miedo a que los LLMs puedan tener sesgos que afecten los resultados de la negociación. Este sesgo podría proceder de los datos con los que se entrenaron los LLMs y puede no traducirse bien a diferentes contextos culturales o geográficos.

#Barreras de Adopción

La opinión pública y las opiniones de los donantes pueden influir en la aceptación de las herramientas LLM. Si hay escepticismo sobre la IA, puede obstaculizar su integración en las prácticas de negociación.

#Confianza y Precisión

Los negociadores están preocupados por la precisión de las salidas de los LLMs. La desinformación puede llevar a malas decisiones en situaciones críticas. La transparencia sobre cómo los LLMs generan sus respuestas es esencial para construir confianza.

#Dependencia Excesiva

Hay un riesgo de que los negociadores se vuelvan demasiado dependientes de los LLMs, lo que podría llevar a una disminución en las habilidades analíticas y el pensamiento crítico.

#Aplicaciones Prácticas de los LLMs

La investigación sugiere que los LLMs pueden asistir a los negociadores de varias maneras:

• Rellenado Automático de Plantillas: Los LLMs pueden completar rápidamente las plantillas de negociación.
• Resúmenes Confiables: Pueden proporcionar resúmenes que son comparables en precisión a los creados por expertos humanos.
• Soporte Contextual: Los LLMs pueden ayudar a entender grandes volúmenes de información, lo que permite una mejor preparación.

#Recomendaciones para el Uso Ético de los LLMs

Para integrar de manera segura los LLMs en la negociación humanitaria, se deben considerar varios pasos:

1. Abordar la Confidencialidad: Implementar medidas de privacidad de datos rigurosas para proteger información sensible.
2. Combatir el Sesgo: Involucrar a usuarios de diversos orígenes para proporcionar retroalimentación y mejorar la equidad de las salidas de los LLMs.
3. Educar a los Stakeholders: Aumentar la conciencia sobre lo que los LLMs pueden y no pueden hacer entre el público y los tomadores de decisiones para fomentar la aceptación.
4. Asegurar la Transparencia: Proporcionar información clara sobre cómo los LLMs generan sus salidas para construir confianza en su uso.
5. Mantener Supervisión Humana: Utilizar los LLMs como herramientas de apoyo en lugar de reemplazos para la toma de decisiones y análisis humanos.

#Conclusión

La integración de Modelos de Lenguaje Grande en negociaciones humanitarias tiene un gran potencial pero también plantea importantes desafíos. Si bien los LLMs pueden agilizar procesos y ayudar en la toma de decisiones, es crucial considerar cuidadosamente las cuestiones éticas y el sesgo. Abordando estas preocupaciones, los LLMs pueden mejorar la eficiencia de la negociación y apoyar la entrega de ayuda vital a quienes la necesitan. Se necesita más investigación para explorar el rango completo de aplicaciones para los LLMs y para idear estrategias para su uso responsable en entornos de alto riesgo.