2021年1月,美國蘭德公司發(fā)布相關(guān)報(bào)告,以回應(yīng)美國2019年度國防授權(quán)法案(NDAA)和美國國防部聯(lián)合人工智能中心(JAIC)對美國國防部(DOD)如何應(yīng)對人工智能(AI)機(jī)遇與挑戰(zhàn)的相關(guān)提問,包括:(1)美國DOD是否已經(jīng)準(zhǔn)備好利用AI技術(shù),(2)美國DOD是否需要重新定位以便更有效、更安全地使用AI技術(shù)并擴(kuò)大應(yīng)用規(guī)模。
預(yù)研人工智能、量子信息等先進(jìn)技術(shù)在未來國防領(lǐng)域的應(yīng)用,加強(qiáng)技術(shù)評估研究,也是我國軍事科技研發(fā)應(yīng)用的重點(diǎn)。
一
美國國防部與人工智能
AI一詞首次出現(xiàn)于1956年,自20世紀(jì)50年代以來,AI及其分支學(xué)科如機(jī)器學(xué)習(xí)得到了很大的發(fā)展,但目前尚無AI的統(tǒng)一定義。為保持研究的靈活性,蘭德公司此次也沒有明確定義AI而是提出問題:在構(gòu)建(或獲?。y試、轉(zhuǎn)化和維持AI范疇內(nèi)的廣泛技術(shù)方面,美國DOD如何定位?如果這些AI技術(shù)不夠完善,美國DOD應(yīng)該如何做?
蘭德公司研究小組將待回答的問題分解為3個指導(dǎo)性問題:(1)與美國DOD相關(guān)的AI現(xiàn)狀是什么?(2)美國DOD目前的AI立場是什么?(3)什么樣的內(nèi)部行動、外部合作和潛在的立法或監(jiān)管行動可以堅(jiān)定美國DOD的AI立場?
蘭德公司研究小組針對第一個問題評估了美國DOD決策層所需的AI認(rèn)知,針對第二問題從AI的組織、進(jìn)展、采用、創(chuàng)新、數(shù)據(jù)、人才等六個維度進(jìn)行評估。
二美國DOD決策層所需的AI認(rèn)知
為了研究AI對美國DOD和戰(zhàn)略決策的影響,需要全局考慮:(1)技術(shù)和能力范圍,(2)美國DOD的AI應(yīng)用范圍,(3)投資范圍及時間等三個關(guān)鍵因素及其相互作用。
在技術(shù)和能力范圍方面,包括支撐當(dāng)前AI解決方案的方法,如算法等。雖然AI相關(guān)的技術(shù)很多,但驅(qū)動進(jìn)步的研究集中在少數(shù)領(lǐng)域,如深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集,深度學(xué)習(xí)算法具有專用性,當(dāng)前應(yīng)用主要是商用。此外,驗(yàn)證、確認(rèn)、測試和評估(VVT&E)仍然是AI廣泛應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn),包括安全為首的軍事應(yīng)用。
美國DOD的AI應(yīng)用范圍可以通過4個獨(dú)立的因素來描述:作業(yè)環(huán)境可控性、資源可獲取性、響應(yīng)速度和故障影響。圖2以這4個因素描述了企業(yè)型AI、任務(wù)支持型AI、作戰(zhàn)型AI三類應(yīng)用環(huán)境。企業(yè)型AI包括軍隊(duì)醫(yī)院健康記錄管理等應(yīng)用,此類應(yīng)用可控性高、資源可獲取性高、響應(yīng)速度要求不高、數(shù)據(jù)可恢復(fù)因而故障影響可忽略。任務(wù)支持型AI包括算法的軍事應(yīng)用,如使用機(jī)器學(xué)習(xí)來輔助分析戰(zhàn)區(qū)全動態(tài)視頻等,應(yīng)用環(huán)境在4個因素方面表現(xiàn)居中。作戰(zhàn)型AI包括將AI集成到武器系統(tǒng)中,此類應(yīng)用必須適應(yīng)動態(tài)及對抗性環(huán)境,達(dá)到快速響應(yīng),然而此類應(yīng)用的計(jì)算和通信資源(可能還包括數(shù)據(jù))稀缺,故障影響重大,一旦發(fā)生故障將帶來戰(zhàn)略目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)和重大傷亡。

圖2美國國防部AI應(yīng)用環(huán)境分析
投資范圍及時間方面,除了AI應(yīng)用范圍內(nèi)的技術(shù)投資,還需要以下三方面投資:(1)其他技術(shù)和促進(jìn)因素如支持?jǐn)?shù)據(jù)收集和管理的基礎(chǔ)設(shè)施;(2)用于技術(shù)制衡的VVT&E基礎(chǔ)和實(shí)踐;(3)通用技術(shù)基礎(chǔ)研究,以保持長期技術(shù)優(yōu)勢。
為了進(jìn)行預(yù)期管理并確保持續(xù)的支持,制定從AI設(shè)計(jì)到全面實(shí)施的具體目標(biāo)十分重要。蘭德公司研究小組分析美國DOD的持續(xù)投資有望在短、中、長期,分階段實(shí)現(xiàn)AI的大規(guī)模部署:(1)短期(最長五年)實(shí)現(xiàn)企業(yè)型AI應(yīng)用,(2)中期(五年到十年)實(shí)現(xiàn)任務(wù)支持型AI應(yīng)用,(3)長期(十年以上)實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)型AI應(yīng)用。
三美國DoD的AI立場
蘭德公司從AI的組織、進(jìn)展、采用、創(chuàng)新、數(shù)據(jù)、人才等六個維度對美國DOD的AI立場進(jìn)行了評估。蘭德公司認(rèn)為,美國DOD在六個方面均面臨重大挑戰(zhàn)。(1)組織上,當(dāng)前美國DOD的AI戰(zhàn)略缺乏過程評估的基準(zhǔn)和指標(biāo)。目前,JAIC尚未被賦予規(guī)?;疉I應(yīng)用所需的權(quán)力、資源、可見性。類似的挑戰(zhàn)也存在于個別服務(wù)層面。(2)缺乏數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)缺乏可追溯性、可理解性、可獲取性和互操作性。(3)目前AI技術(shù)的驗(yàn)證、確認(rèn)、測試和評估方案尚不能確保AI系統(tǒng)的性能和安全,尤其對于安全為首的系統(tǒng)。(4)美國DOD缺乏明確的機(jī)制來發(fā)展、追蹤和培養(yǎng)AI人才,而這一挑戰(zhàn)將隨著美國DOD與學(xué)術(shù)界、工業(yè)界以及其工作領(lǐng)域的人才爭奪而嚴(yán)峻。(5)美國DOD內(nèi)缺乏AI建設(shè)者和使用者之間溝通渠道。(6)目前美國DOD的做法和流程(或?qū)嵤┛赡茏璧KDOD內(nèi)部創(chuàng)新進(jìn)程以及外部創(chuàng)新引入。
四建議
雖然,美國DOD在AI方面表現(xiàn)出積極態(tài)度,但從AI的有效利用和規(guī)模化方面來看,整體表現(xiàn)并不理想。為此,蘭德公司提出了一系列戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)建議,以推進(jìn)AI的國防應(yīng)用。
(1)美國DOD應(yīng)該調(diào)整AI治理結(jié)構(gòu),為實(shí)現(xiàn)AI的規(guī)模化應(yīng)用匹配相應(yīng)的權(quán)限和資源。
(2)JAIC應(yīng)該制定一個五年戰(zhàn)略路線圖,明確評估基準(zhǔn)和指標(biāo)。
(3)采用集中式AI服務(wù)架構(gòu)的組織都應(yīng)該制定一個有基準(zhǔn)和指標(biāo)的五年戰(zhàn)略路線圖。
(4)每年或每兩年對整個美國DOD范圍內(nèi)的AI投資進(jìn)行一次審查,并由JAIC牽頭,國防部研究和工程副部長(USD-R&E)、國防部采購和維持副部長(USD-A&S)、參謀長聯(lián)席會議主席和AI服務(wù)代表共同參與。
(5)每年或每兩年JAIC應(yīng)該組織一次技術(shù)研討會以展示美國DOD范圍內(nèi)的AI項(xiàng)目。
(6)美國DOD應(yīng)與工業(yè)界和學(xué)術(shù)界合作共同推進(jìn)AI系統(tǒng)VVT&E的科學(xué)和實(shí)踐。JAIC應(yīng)該牽頭協(xié)調(diào)這項(xiàng)工作,與USD-R&E、USD-A&S、美國DOD作戰(zhàn)試驗(yàn)和評估部緊密合作,加強(qiáng)美國DOD內(nèi)外合作伙伴關(guān)系。
(7)所有受資助的AI活動都應(yīng)該包括VVT&E方面的預(yù)算。
(8)美國DOD的所有機(jī)構(gòu)都應(yīng)建立或者加強(qiáng)開發(fā)者和使用者之間溝通機(jī)制,使AI研究人員、技術(shù)開發(fā)人員和最終的操作人員可以有效連接和溝通。
(9)美國DOD應(yīng)該認(rèn)識到數(shù)據(jù)是關(guān)鍵的資源,繼續(xù)加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集和管理的實(shí)踐方法,擴(kuò)大數(shù)據(jù)共享同時保護(hù)數(shù)據(jù)安全。
(10)為了激發(fā)美國DOD的創(chuàng)新活力并加強(qiáng)外部合作,首席數(shù)據(jù)官應(yīng)該向AI社區(qū)開放美國DOD的一些數(shù)據(jù)集。
(11)美國DOD應(yīng)該保持適度的包容和開放,以促進(jìn)AI人才獲取。
原文標(biāo)題:蘭德公司分析美國國防部應(yīng)該如何應(yīng)對人工智能機(jī)遇與挑戰(zhàn)
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