Các phương pháp hay nhất để xây dựng nền tảng phát triển AI trong chính phủ

Bởi John P. Desmond, Biên tập viên Xu hướng AI Theo Isaac Faber, Nhà khoa học dữ liệu trưởng tại Trung tâm tích hợp AI của Quân đội Hoa Kỳ, phát biểu tại sự kiện Chính phủ Thế giới AI được tổ chức trực tiếp và qua mạng từ Alexandria, Va., vào tuần trước, nhóm AI do Đại học Carnegie Mellon xác định là nền tảng cho cách tiếp cận mà Quân đội Hoa Kỳ đang áp dụng cho các nỗ lực phát triển nền tảng AI của mình. Isaac Faber, Nhà khoa học dữ liệu trưởng, Trung tâm tích hợp AI của quân đội Hoa Kỳ Ông nói: “Nếu chúng ta muốn chuyển Quân đội từ các hệ thống cũ sang hiện đại hóa kỹ thuật số, một trong những vấn đề lớn nhất mà tôi nhận thấy là khó khăn trong việc loại bỏ những khác biệt trong ứng dụng”. “Phần quan trọng nhất của chuyển đổi kỹ thuật số là lớp giữa, nền tảng giúp việc truy cập trên đám mây hoặc trên máy tính cục bộ trở nên dễ dàng hơn”. Mong muốn là có thể chuyển nền tảng phần mềm của bạn sang nền tảng khác một cách dễ dàng như cách một chiếc điện thoại thông minh mới chuyển danh bạ và lịch sử của người dùng. Đạo đức xuyên suốt tất cả các lớp của ngăn xếp ứng dụng AI, trong đó đặt giai đoạn lập kế hoạch lên trên cùng, tiếp theo là hỗ trợ quyết định, lập mô hình, học máy, quản lý dữ liệu lớn và lớp hoặc nền tảng thiết bị ở dưới cùng. Ông nói: “Tôi ủng hộ việc chúng tôi coi ngăn xếp như một cơ sở hạ tầng cốt lõi và là cách để các ứng dụng được triển khai chứ không bị cản trở trong cách tiếp cận của chúng tôi”. “Chúng ta cần tạo ra một môi trường phát triển cho lực lượng lao động được phân bổ trên toàn cầu.” Quân đội đã và đang làm việc trên nền tảng Phần mềm Môi trường Hoạt động Chung (Coes), được công bố lần đầu tiên vào năm 2017, một thiết kế dành cho công việc của Bộ Quốc phòng có khả năng mở rộng, linh hoạt, mô-đun, di động và mở. Faber cho biết: “Nó phù hợp với nhiều dự án AI. Để thực hiện nỗ lực này, “Ma quỷ nằm trong các chi tiết,” ông nói. Quân đội đang hợp tác với CMU và các công ty tư nhân trên nền tảng nguyên mẫu, bao gồm cả Visimo của Coraopolis, Pa., nơi cung cấp dịch vụ phát triển AI. Faber cho biết anh thích hợp tác và phối hợp với khu vực tư nhân hơn là mua sản phẩm ngoài kệ. Ông nói: “Vấn đề là bạn bị mắc kẹt với giá trị mà bạn đang được cung cấp bởi một nhà cung cấp đó, giá trị này thường không được thiết kế cho những thách thức của mạng DOD”. Quân đội đào tạo nhiều nhóm công nghệ về AI Quân đội tham gia vào các nỗ lực phát triển lực lượng lao động AI cho một số nhóm, bao gồm: lãnh đạo, các chuyên gia có bằng tốt nghiệp; nhân viên kỹ thuật được đào tạo để được cấp chứng chỉ; và người dùng AI. Các nhóm công nghệ trong Quân đội có các lĩnh vực trọng tâm khác nhau, bao gồm: phát triển phần mềm cho mục đích chung, khoa học dữ liệu vận hành, triển khai bao gồm phân tích và nhóm vận hành máy học, chẳng hạn như một nhóm lớn cần thiết để xây dựng hệ thống thị giác máy tính. Faber nói: “Khi mọi người gia nhập lực lượng lao động, họ cần một nơi để cộng tác, xây dựng và chia sẻ. Các loại dự án bao gồm chẩn đoán, có thể kết hợp các luồng dữ liệu lịch sử, dự đoán và quy định, đề xuất một quá trình hành động dựa trên dự đoán. Faber nói: “Ở phía xa là AI; bạn không nên bắt đầu với điều đó. Nhà phát triển phải giải quyết ba vấn đề: kỹ thuật dữ liệu, nền tảng phát triển AI mà ông gọi là “bong bóng xanh” và nền tảng triển khai mà ông gọi là “bong bóng đỏ”. Ông nói: "Những điều này loại trừ lẫn nhau và tất cả đều liên kết với nhau. Những nhóm gồm những người khác nhau cần phải phối hợp theo chương trình. Thông thường, một nhóm dự án tốt sẽ có những người từ mỗi khu vực bong bóng đó". "Nếu bạn chưa làm điều này, đừng cố gắng giải quyết vấn đề bong bóng xanh. Sẽ chẳng có ý nghĩa gì nếu theo đuổi AI cho đến khi bạn có nhu cầu vận hành." Khi được một người tham gia hỏi nhóm nào khó tiếp cận và đào tạo nhất, Faber không ngần ngại nói: "Khó tiếp cận nhất là các giám đốc điều hành. Họ cần tìm hiểu giá trị mà hệ sinh thái AI mang lại. Thách thức lớn nhất là làm thế nào để truyền đạt giá trị đó", ông nói. Hội thảo thảo luận về các trường hợp sử dụng AI có tiềm năng nhất Trong một hội thảo về Nền tảng của AI mới nổi, người điều hành Curt Savoie, giám đốc chương trình Chiến lược thành phố thông minh toàn cầu của IDC, công ty nghiên cứu thị trường, đã hỏi trường hợp sử dụng AI mới nổi nào có tiềm năng nhất. Jean-Charles Lede, cố vấn công nghệ tự chủ của Văn phòng Nghiên cứu Khoa học của Không quân Hoa Kỳ, cho biết: “Tôi sẽ chỉ ra những lợi thế khi quyết định ở rìa, hỗ trợ phi công và người điều hành cũng như các quyết định ở phía sau, đối với việc lập kế hoạch cho nhiệm vụ và nguồn lực”. Krista Kinnard, Giám đốc Công nghệ Mới nổi của Bộ Lao động Krista Kinnard, Giám đốc Công nghệ mới nổi của Bộ Lao động, cho biết: “Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là cơ hội mở ra cánh cửa cho AI trong Bộ Lao động,” cô nói. “Cuối cùng, chúng tôi đang xử lý dữ liệu về con người, chương trình và tổ chức.” Savoie hỏi những rủi ro và nguy hiểm lớn mà các tham luận viên gặp phải khi triển khai AI là gì. Anil Chaudhry, Giám đốc Triển khai AI Liên bang của Cơ quan Quản lý Dịch vụ Tổng hợp (GSA), cho biết trong một tổ chức CNTT điển hình sử dụng phát triển phần mềm truyền thống, tác động của một quyết định của nhà phát triển chỉ có tác động rất xa. Với AI, "Bạn phải xem xét tác động đối với toàn bộ nhóm người, cử tri và các bên liên quan. Chỉ với một thay đổi đơn giản trong thuật toán, bạn có thể trì hoãn lợi ích đối với hàng triệu người hoặc đưa ra những suy luận không chính xác trên quy mô lớn. Đó là rủi ro quan trọng nhất", ông nói. Anh ấy cho biết anh ấy yêu cầu các đối tác hợp đồng của mình có “con người trong vòng lặp và con người trong vòng lặp”. Kinnard tán thành điều này, nói rằng: "Chúng tôi không có ý định loại bỏ con người khỏi vòng lặp. Đó thực sự là trao quyền cho mọi người đưa ra quyết định tốt hơn." Cô nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giám sát các mô hình AI sau khi chúng được triển khai. Cô nói: “Các mô hình có thể trôi dạt khi dữ liệu làm cơ sở cho những thay đổi. “Vì vậy, bạn cần có trình độ tư duy phản biện để không chỉ thực hiện nhiệm vụ mà còn đánh giá xem những gì mô hình AI đang làm có thể chấp nhận được hay không.” Cô ấy nói thêm, “Chúng tôi đã xây dựng các trường hợp sử dụng và quan hệ đối tác