Autor: John P. Desmond, urednik AI Trends
Razvoj pouzdane AI i tehnika strojnog učenja kako bi se smanjili rizici agencija predstavlja prioritet za Ministarstvo energetike SAD-a (DOE), a pronalaženje optimalnih praksi za širiju primjenu AI-a je prioritet Uprave općih usluga SAD-a (GSA).
To su ključne informacije koje su sudionici stekli na dvjema sesijama održanim na AI World Government događaju, koji je bio organiziran uživo i virtualno prošlog tjedna u Alexandriji, Virginia.
Pamela Isom, koja vodi Ured za AI i tehnologiju pri DOE, govorila je o naprednim pouzdanim tehnikama AI i ML za smanjenje rizika agencija, te je već godinama angažirana u poticanju korištenja AI-a kroz cijelu organizaciju. Fokusirajući se na primijenjeni AI i analizu podataka, nadgleda politike i standarde za mitigaciju rizika, kao i upotrebu AI-a za očuvanje života, borbu protiv prijevara i jačanje infrastrukture kibernetičke sigurnosti.
Istaknula je značaj integracije AI projekata u strateški portfelj. “Moj ured je ovdje kako bi osigurao sveobuhvatan pristup AI-u i minimizirao rizike stvaranjem zajedničkog razmišljanja kako bismo se suočili s izazovima,” izjavila je. Ove inicijative podržava AI i tehnološki ured DOE-a, koji se usredotočuje na transformaciju DOE-a u vodeću svjetsku AI organizaciju ubrzavanjem istraživanja, razvoja, isporuke i usvajanja AI-a.
“Svojoj organizaciji često kažem da, iako možemo imati ogromne količine podataka, one možda neće biti reprezentativne,” naglasila je. Njezin tim analizira primjere iz međunarodnih partnera, industrije, akademske zajednice i drugih agencija kako bi pronašao “rezultate kojima možemo vjerovati” kroz AI sustave.
“Svjesni smo da je AI disruptivan, jer se trudi učiniti ono što ljudi rade, ali na učinkovitiji način,” rekla je. “To nadilazi ljudske sposobnosti; ide izvan jednostavnog prikazivanja podataka; može predvidjeti moje sljedeće korake prije nego što ih sama ostvarim. Izuzetno je potentan,” izjavila je.
Stoga je od ključne važnosti obraćati pažnju na izvore podataka. “AI igra presudnu ulogu za gospodarstvo i nacionalnu sigurnost. Potrebna nam je preciznost; usredotočujemo se na algoritme u koje možemo imati povjerenja; potrebna nam je točnost. Ne možemo dopustiti pristranosti,” naglasila je Isom, dodajući: “I vodite računa da nadgledate rezultate modela dugo nakon njihove primjene.”
Izvršne naredbe usmjeravaju GSA-ine napore u AI
Izvršna naredba 14028, opsežan set mjera za pojačavanje kibernetičke sigurnosti vladinih agencija, izdana u svibnju ove godine, kao i Izvršna naredba 13960, koja promiče korištenje pouzdanog AI-a na razini savezne vlade, objavljena u prosincu 2020., pružaju korisne smjernice za rad GSA-e.
Kako bi upravljala rizicima vezanim za razvoj i implementaciju AI-a, Isom je razvila Priručnik za upravljanje rizicima AI-a, koji nudi upute o karakteristikama sustava i tehnikama za smanjenje rizika. Priručnik također uključuje filter za etičke i pouzdane principe koje je potrebno razmotriti tijekom životnog ciklusa AI-a i raznih vrsta rizika. Pored toga, priručnik se povezuje s relevantnim izvršnim naredbama.
Osim toga, pruža primjere situacija, kao što je kada su vaši rezultati dostigli 80% točnosti, dok ste težili 90%. “Neka nije u redu,” izjavila je Isom, dodajući: “Priručnik vam omogućuje uvid u takve poteškoće i što možete učiniti kako biste ih ublažili, kao i koje aspekte trebate uzeti u obzir prilikom dizajniranja i izrade vašeg projekta.”
Iako je trenutačno interni dokument unutar DOE-a, agencija razmatra sljedeće korake ka izradi vanjske verzije. “Uskoro ćemo ga podijeliti s drugim saveznim agencijama,” poručila je.
GSA najbolje prakse za širenje AI projekata predstavljene
Anil Chaudhry, direktor federalnog AI implementacijskog centra u GSA, govorio je o najboljoj praksi u implementaciji AI-a u široj primjeni, te posjeduje više od 20 godina iskustva u tehnologiji, operacijama i upravljanju programima unutar obrambenog, obavještajnog i sektora nacionalne sigurnosti.
Misija AI Centra izvrsnosti je ubrzati modernizaciju tehnologije diljem vlade, poboljšati korisničko iskustvo i povećati operativnu efikasnost. “Naš poslovni pristup temelji se na partnerstvu s industrijom kako bismo riješili izazove,” izjavio je Chaudhry, dodajući: “Nismo tu da bismo duplicirali industrijska rješenja.”
Centar pruža preporuke partner-agencijama i surađuje s njima na uvođenju AI sustava dok savezna vlada aktivno sudjeluje u razvoju AI-a. “Za AI, vladina scena je ogromna. Svaka saveznička agencija već sada vodi neki oblik AI projekta,” izjavio je, naglašavajući da razina zrelosti iskustava s AI-jem veoma varira među agencijama.
Uobičajeni slučajevi korištenja koje primjećuje uključuju primjenu AI-a s ciljem povećanja brzine i efikasnosti, smanjenja troškova i izbjegavanja prekovremenih troškova, poboljšanja vremena odgovora te povećanja kvalitete i usklađenosti. Kao ključnu praksu, preporučio je agencijama da provjere svoje iskustvo s velikim setovima podataka s kojima će se susresti unutar vlade.
“Riječ je o petabajtima i eksabajtima strukturiranih i nestrukturiranih podataka,” istakao je Chaudhry. [Napomena urednika: Petabajt je 1.000 terabajta.] “Također, pitajte industrijske partnere o njihovim strategijama i procesima za makro i mikro analizu trendova, kao i koje su im bile pokazane prepreke prilikom implementacije botova kao što su oni u Robotic Process Automation i kako zadržavaju održivost usred promjena podataka.”
Također, poziva potencijalne industrijske partnere da opišu AI talente u svojim timovima ili kakve vrste talenata mogu angažirati. Ako im nedostaju AI talenti, Chaudhry bi upitao: “Ako nešto nabavite, kako ćete znati da ste dobili ono što ste tražili kada nemate načina to procijeniti?”
Naglasio je, “Najbolja praksa u implementaciji AI-a je definiranje kako obučavate svoje zaposlenike za korištenje AI alata, tehnika i metoda, kao i kako definirate razvoj i zrelost svog osoblja. Pristup talentima je ključan za uspjeh ili neuspjeh AI projekata, posebno kada je riječ o širenju inicijalnih pilot programa u punopravne sustave.”
S druge strane, Chaudhry preporučuje da se ispita pristup partnera prema financijskim resursima. “AI je područje u kojem su financijski tokovi izrazito nestabilni. “Ne možete unaprijed predvidjeti ili planirati potrošiti X iznos dolara u godini kako biste postigli željeni rezultat,” objasnio je, jer AI tim može morati istražiti novu hipotezu ili obraditi podatke koji možda nisu transparentni ili su potencijalno pristrani. “Ako ne možete osigurati financiranje, to predstavlja rizik za vaš projekt,” kazao je.
Još jedna ključna praksa je pristup logističkom kapitalu, kao što su podaci prikupljeni putem senzora za AI IoT sustave. “AI zahtijeva ogromne količine autoritativnih i pravovremenih podataka. Brz pristup njima je presudan,” izjavio je Chaudhry. Preporučio je da se uspostave ugovori o dijeljenju podataka s organizacijama koje su relevantne za AI sustav. “Ti podaci možda neće biti potrebni odmah, ali bitno je imati pristup podacima koji se mogu odmah koristiti i proći kroz pitanja privatnosti prije nego što zatrebaju, što je dobra praksa za širenje AI programa,” dodao je.
Posljednja najbolja praksa je planiranje fizičke infrastrukture, uključujući prostor unutar podatkovnog centra. “Ako provodite pilot program, morate znati koliko kapaciteta trebate rezervirati u svom podatkovnom centru i koliko krajnjih točaka trebate upravljati” kada se aplikacija počne širiti, zaključio je Chaudhry, dodajući: “Sve ovo je povezano s pristupom kapitalu i svim ostalim najboljim praksama.”
Saznajte više na AI World Government.
