兰德-美国国防部人工智能姿态评估（英文）-2021.1-8页_76kb

总结：美国国防部人工智能战略评估与改进建议

核心内容概述

本报告由RAND Corporation受美国国会和国防部联合人工智能中心（JAIC）委托，评估了美国国防部（DoD）在人工智能（AI）领域的战略地位，并提出了多项改进建议。报告指出，尽管DoD在AI领域有一些积极进展，但整体战略和实践仍面临显著挑战，需要在多个维度上进行改进，以确保AI技术能够被有效、安全地规模化应用。

主要观点

1. DoD AI战略的现状与挑战

• 当前DoD的AI战略缺乏明确的基准和评估指标，难以衡量进展。
• JAIC尚未获得足够的授权、资源和可见性来推动AI在全国防部范围内的规模化应用。
• 各军种在AI组织架构和战略实施方面也面临类似问题。
• 数据资源不足，且存在可追溯性、可理解性、可访问性和互操作性方面的缺陷。
• VVT&E（验证、验证、测试与评估）体系尚不成熟，无法确保AI系统的性能和安全性，尤其是在安全关键型系统中。
• DoD在AI人才的培养、跟踪和成长机制方面存在明显不足，竞争日益激烈。
• 内部AI构建者与使用者之间的沟通渠道有限，影响协作与创新。
• 当前的实践和流程可能抑制内部创新，并阻碍外部创新的引入。

2. AI技术发展的投资需求

• 成功实现AI需要在技术开发、基础设施、VVT&E基础和基本研究等方面进行持续投资。
• 技术和基础设施投资是实现AI应用的前提，包括数据收集与管理的基础设施。
• VVT&E是确保AI系统安全和有效性的关键，需加强其科学实践。
• 基础研究应保持独立于具体产品或应用，以维持长期技术优势。

3. AI应用的时间线预期

• 企业AI可在近期内（最多5年）实现规模化部署。
• 大多数任务支持型AI将在中期内（5至10年）实现应用。
• 大多数操作型AI应用则需要更长时间（超过10年），因为其面临复杂、对抗性环境和高失败风险。

关键建议

1. 治理结构与战略规划

• DoD应调整AI治理结构，确保授权和资源与AI规模化使命相匹配。
• JAIC应制定一份五年战略路线图，并以基准和指标为支撑。
• 每个集中式AI服务组织也应制定类似的五年战略路线图。

2. 项目管理与评估机制

• 应定期（每年或每两年）进行DoD AI投资组合的审查，由JAIC牵头，联合其他高级官员进行评估。
• JAIC应组织年度或半年度的技术研讨会，展示全国防部的AI项目进展。

3. VVT&E体系强化

• DoD应推进AI系统VVT&E的科学实践，与工业界和学术界紧密合作。
• 所有资助的AI项目应包含VVT&E预算，确保系统的可靠性和安全性。

4. 数据资源管理

• DoD应将数据视为关键资源，持续推动数据的收集、整理和共享。
• 在共享数据的同时，需解决数据保护和分析使用中的问题。

5. 人才发展与开放性

• 应建立机制以吸引、培养和保留AI人才。
• DoD应采取适当开放性策略，增强对AI人才的获取能力，包括通过首席数据官向AI社区开放部分数据集。

结论

报告指出，尽管DoD在AI领域取得了一定进展，但整体战略和实践仍需大幅改进，以实现AI技术的有效利用和规模化部署。通过优化治理结构、强化VVT&E、改善数据管理、加强人才发展和促进开放合作，DoD可以更好地应对未来AI带来的挑战和机遇。