Aproveitando a IA em Negociações Humanitárias

As negociações humanitárias em áreas de conflito podem ser complicadas e arriscadas. Os negociadores lidam com vários grupos que têm opiniões e agendas diferentes. Eles precisam entender e reunir informações importantes rapidamente de várias fontes, como entrevistas e documentos. Isso é bem difícil, especialmente quando o tempo é curto. Como resposta, os negociadores criaram templates para ajudar a organizar essas informações.

Avanços recentes em IA, particularmente em Modelos de Linguagem Grande (LLMs), abriram novas possibilidades para ajudar esses negociadores. Este estudo explorou como os LLMs podem apoiar as negociações analisando resumos de casos, análise de contexto e Geração de Ideias. Através de entrevistas com 13 negociadores experientes, descobrimos como a IA pode ajudá-los, mas também expuseram algumas preocupações importantes.

#A Complexidade das Negociações Humanitárias

As negociações na linha de frente acontecem em ambientes complicados onde diferentes partes muitas vezes têm interesses conflitantes. Entender essas dinâmicas é essencial para negociações bem-sucedidas. Os envolvidos podem estar espalhados geograficamente e politicamente, tornando difícil para os negociadores encontrar um terreno comum. Eles precisam filtrar grandes quantidades de dados não estruturados, o que pode ser esmagador.

Para gerenciar isso, os negociadores desenvolveram três templates: a Ilha de Acordo (IoA), Iceberg e Espaço Comum Compartilhado (CSS) e Mapeamento de Stakeholders. Essas ferramentas ajudam a esclarecer posições, interesses e aspectos emocionais das negociações. No entanto, preencher esses templates manualmente consome tempo e pode levar a erros.

#O Papel dos Modelos de Linguagem Grande

Modelos de Linguagem Grande, como o ChatGPT, mostraram potencial em automatizar alguns processos envolvidos nas negociações, particularmente na análise de textos e resumo de informações. As principais perguntas de pesquisa que guiam este estudo são:

1. Os LLMs podem produzir resumos de casos de negociação confiáveis?
2. Quais outros usos os LLMs podem ter nesse campo?
3. Quais são as preocupações éticas e práticas associadas ao uso de LLMs?
4. Quais obstáculos os negociadores enfrentam ao adotar ferramentas de LLM?

Testes iniciais usando o modelo GPT-4 mostraram que ele gerou resumos consistentes para casos de negociação reais, o que sugere potencial para aplicação futura.

#Principais Templates na Negociação Humanitária

Os negociadores confiam em templates para gerenciar melhor suas informações. Aqui está um breve olhar sobre os templates estudados:

#Ilha de Acordo (IoA)

A estrutura IoA ajuda os negociadores a identificar áreas de acordo e desacordo. Ela categoriza informações em fatos contestados, fatos acordados, normas convergentes e normas divergentes. Esse sistema visa facilitar discussões produtivas e estratégias.

#Iceberg e Espaço Comum Compartilhado (CSS)

A estrutura CSS permite que os negociadores explorem tanto demandas visíveis quanto valores subjacentes. Esse modelo ajuda a revelar não apenas as posições explícitas de ambas as partes, mas também o raciocínio e os valores centrais que moldam essas posições.

#Mapeamento de Stakeholders

O mapeamento de stakeholders identifica e analisa os papéis e relacionamentos de vários atores em uma negociação. Essa ferramenta ajuda os negociadores a visualizar quem tem influência e como abordar esses stakeholders de forma eficaz.

#Descobertas das Entrevistas com Negociadores

As entrevistas revelaram dois principais usos para os LLMs na negociação:

#Análise de Contexto

Os negociadores acham desafiador trabalhar com documentos longos e complexos. Eles veem o potencial dos LLMs para ajudar a decompor essas informações rapidamente. No entanto, eles também expressaram a necessidade de orientação sobre como usar essas ferramentas de forma eficaz.

#Geração de Ideias

A capacidade de sugerir estratégias ou argumentos alternativos pode aumentar a criatividade durante as negociações. Isso pode ajudar os negociadores a evitar a visão em túnel e explorar mais opções.

#Preocupações com o Uso de LLMs

Apesar dos potenciais benefícios, há preocupações claras sobre o uso de LLMs nas negociações:

#Confidencialidade

Os negociadores lidam com informações sensíveis e se preocupam com a privacidade dos dados. Eles precisam de garantia de que os dados compartilhados com os LLMs permanecem confidenciais.

#Viés

Há um medo de que os LLMs possam carregar viéses que poderiam afetar os resultados das negociações. Esse viés poderia vir dos dados nos quais os LLMs foram treinados e pode não se traduzir bem em diferentes contextos culturais ou geográficos.

#Barreiras à Adoção

Opinião pública e a visão de doadores podem impactar a aceitação das ferramentas de LLM. Se houver ceticismo em relação à IA, isso pode dificultar sua integração nas práticas de negociação.

#Confiança e Precisão

Os negociadores estão preocupados com a precisão das saídas dos LLMs. Informações erradas podem levar a decisões ruins em situações de alto risco. Transparência sobre como os LLMs geram suas respostas é essencial para construir confiança.

#Dependência Excessiva

Há o risco de que os negociadores se tornem muito dependentes dos LLMs, levando a uma queda nas habilidades analíticas e no pensamento crítico.

#Aplicações Práticas dos LLMs

A pesquisa sugere que os LLMs podem ajudar os negociadores de várias maneiras:

• Preenchimento Automático de Templates: Os LLMs podem completar rapidamente os templates de negociação.
• Resumos Confiáveis: Eles podem fornecer resumos que são comparáveis em precisão aos criados por especialistas humanos.
• Suporte Contextual: Os LLMs podem ajudar a entender grandes volumes de informação, permitindo uma melhor preparação.

#Recomendações para Uso Ético dos LLMs

Para integrar os LLMs nas negociações humanitárias de forma segura, várias etapas devem ser consideradas:

1. Abordar a Confidencialidade: Implementar medidas rigorosas de privacidade de dados para proteger informações sensíveis.
2. Combater o Viés: Envolver usuários de diversas origens para fornecer feedback e melhorar a imparcialidade das saídas dos LLMs.
3. Educar os Stakeholders: Aumentar a conscientização sobre o que os LLMs podem e não podem fazer entre o público e tomadores de decisão para fomentar a aceitação.
4. Garantir Transparência: Oferecer insights claros sobre como os LLMs geram suas saídas para construir confiança em seu uso.
5. Manter Supervisão Humana: Utilizar os LLMs como ferramentas de apoio em vez de substitutos para a tomada de decisão e análise humana.

#Conclusão

A integração de Modelos de Linguagem Grande nas negociações humanitárias tem grande potencial, mas também levanta desafios significativos. Embora os LLMs possam agilizar processos e ajudar na tomada de decisões, é crucial considerar cuidadosamente questões éticas e viés. Ao abordar essas preocupações, os LLMs podem aumentar a eficiência nas negociações e apoiar a entrega de ajuda vital para aqueles que precisam. Mais pesquisas são necessárias para explorar toda a gama de aplicações dos LLMs e para elaborar estratégias para seu uso responsável em ambientes de alto risco.