通過增加數(shù)據(jù)規(guī)模與相關素養(yǎng)提升，美國空軍各部門及人員，將建立起更強的決策、戰(zhàn)略、任務執(zhí)行以及網(wǎng)絡安全保障效率與能力。以此為基礎，美國空軍正努力將自身轉化為更強調(diào)協(xié)作性的組織。

美國空軍首席數(shù)據(jù)官Eileen Vidrine女士深知，采用先進數(shù)據(jù)分析、人工智能與機器學習等工具，對于幫助自身在戰(zhàn)場上占得先機的重要意義。她還意識到，為了在空軍內(nèi)部全面推廣這類技術與技能，必須深刻改變內(nèi)部的觀念及文化。在最近的一場政府AI會議上，Eieen分享了自己對于空軍部門變革態(tài)勢的觀點與見解，并在本文采訪中做出進一步說明。

問：美國空軍首席數(shù)據(jù)辦公室（SAF/CO）如何推動空軍的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略發(fā)展并建立起先進的數(shù)據(jù)文化？

Eileen Vidrine： 上個月，《國防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》正式發(fā)布。此文由David Spirk、David Markowitz、Tom Sasala和我共同編撰，幾位作者也正是國防部長辦公室、陸軍、海軍以及空軍的首席數(shù)據(jù)官。我們希望通過此文指導國防部將數(shù)據(jù)轉化為一種重要的戰(zhàn)略性資產(chǎn)。

這篇文章著重介紹了用于管理數(shù)據(jù)的VAULT-IS（即可見、可訪問、可理解、鏈接、可信任、可互操作且安全）框架?？哲姵蔀榈谝粋€在內(nèi)部VAULT數(shù)據(jù)平臺之上采用VAULT-IS框架的軍種。同時，VAULT平臺是專為航空航天專業(yè)人士提供的云網(wǎng)絡安全工具，用于處理空軍數(shù)據(jù)以提高立足任意位置準備及執(zhí)行任務的成功率。另外需要強調(diào)的是，我們已經(jīng)在美國國防部及其他軍事機構之間建立起可靠的合作伙伴關系，將充分利用彼此掌握的工作成果。包括空軍在內(nèi)的各部門都在圍繞《國防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》制定實施計劃，并為之配備相應人員。

問：您如何運用數(shù)據(jù)及AI為空軍提供助力？

Eileen Vidrine： 過去六個月以來，我們一直努力在安全成熟度方面有所突破。我們構建VAULT數(shù)據(jù)平臺的初衷，在于建立一套自助服務功能體系，幫助各級航空航天專業(yè)人員得以輕松訪問數(shù)據(jù)并推動創(chuàng)新。我們使用敏捷開發(fā)方法，并在成熟度不斷提升的過程中持續(xù)推出更多工具與功能。而對工具的實際需求，始終來自我們的一線專業(yè)人員。

VAULT托管著多個AI探索項目，這些項目有望重新塑造整個美國空軍所采取的數(shù)據(jù)訪問與分類方法。此外，我們的VAULT平臺還與陸軍Convergence平臺建立起合作伙伴關系，旨在跨域實現(xiàn)數(shù)據(jù)移動。所有這一切，都是為了給數(shù)據(jù)及AI技術的發(fā)展提供動能與支持。

問：國防部在采用AI技術方面遭遇到哪些挑戰(zhàn)？

Eileen Vidrine： 對于國防部這樣的大型組織，最嚴重的障礙在于數(shù)據(jù)標準化、實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可訪問性，以及如何在各個層級上都培養(yǎng)出具備敏銳數(shù)據(jù)嗅覺的員工隊伍。安全是我們的重中之重，面對保障數(shù)據(jù)安全的難題以及敵對方在這一領域投入的巨量資源，我們必須迎頭趕上、保持美國的優(yōu)勢地位。

問：在政府機構中采用AI技術，會帶來哪些獨特的機遇？

Eileen Vidrine： 我們的角色非常特殊，既擁有資源推動大規(guī)模創(chuàng)新，又不必過度擔心利潤層面的回報。我們還擁有出色的組織，包括聯(lián)合AI中心（JAIC）、AFWERX、SOFWERX以及包括Kessel Run在內(nèi)的各軟件開發(fā)部門等，他們負責管理并宣傳數(shù)據(jù)馬拉松、黑客馬拉松以及各類AI項目，激發(fā)人們的興趣并積極參與其中。此外，我們還擁有一大批年輕成員，他們自童年起就成長在技術飛速發(fā)展的時代之下，也樂于用自己的技能保護國家。培養(yǎng)這種文化，并在不畏失敗的心態(tài)下積極探索，將成為我們的員工學習并創(chuàng)造出前所未有技術成果的必要前提。

問：您能分享幾個關于AI技術的成功用例嗎？

Eileen Vidrine： 我們的部門很榮幸能夠與空軍下轄的諸多AI/ML項目保持合作。通過與空軍-麻省理工AI加速器計劃密切合作，我們幫助他們構建了數(shù)據(jù)目錄，以用于AI訓練。此外，我們還與空軍作戰(zhàn)集成能力（AFWIC）以及空軍計劃與項目部建立合作，通過AI用例幫助他們預測預算資源、執(zhí)行預測性分析、并在測試場景中制定作戰(zhàn)策略，借此確定戰(zhàn)略決策的可靠性與可行性。

SAF/CO團隊則研究多種用例，思考如何通過用例將AI技術應用于飛行員訓練乃至監(jiān)控空軍有形資產(chǎn)狀況當中。一旦有資產(chǎn)需要維護或修復，系統(tǒng)將做出預測并事先提醒相關人員。

問：國防部要如何使用AI技術保護其數(shù)據(jù)免受新興網(wǎng)絡威脅的侵害？

Eileen Vidrine： 根據(jù)美國國防部AI戰(zhàn)略，“特別是，AI可以增強我們預測、識別以及響應來自各種來源的網(wǎng)絡及物理威脅的能力，從而增強對國土的防御能力、免受攻擊侵擾并阻止對美國境內(nèi)各金融網(wǎng)絡、電網(wǎng)、選舉程序及醫(yī)療系統(tǒng)等基礎設施的破壞行為。”作為首席數(shù)據(jù)官，我會代表美國空軍在這項工作中貢獻力量，包括提供工具、參與跨域協(xié)同并培養(yǎng)出更多有能力應對AI技術的勞動力。

問：國防部如何解決AI技術使用當中的隱私性、信任與安全問題？

Eileen Vidrine： 每一位AI開發(fā)人員必須滿足國防部提出的嚴格安全合規(guī)要求。我們要求接觸空軍敏感數(shù)據(jù)的每位人員都必須在政府云環(huán)境中獲取操作權限（ATO），機密數(shù)據(jù)不得在安全位置之外訪問。個人身份信息（PII）在被納入任何AI/ML項目前都需要進行標記，并可能根據(jù)項目的不同提高結果輸出時用戶的權限許可等級。我們還確保所有承包商及供應商都與對應政府部門簽訂數(shù)據(jù)共享協(xié)議，具體涵蓋數(shù)據(jù)的使用方式、存儲位置以及誰有權訪問這些數(shù)據(jù)。

AI技術本身無法解決數(shù)據(jù)泄露威脅或者影響數(shù)據(jù)安全性，它只是一種用于加快數(shù)據(jù)聚合速度的能力。只有認真執(zhí)行安全協(xié)議，才能確保數(shù)據(jù)內(nèi)容的安全可靠。此外，在安全指南發(fā)布之后，空軍將在國防部網(wǎng)絡安全成熟度模型認證（CMMC）范疇之內(nèi)實施所有相關舉措。

問：美國空軍如何與各私營企業(yè)合作，以解決國防部面臨的安全挑戰(zhàn)？

Eileen Vidrine： 我們一直在努力與私營企業(yè)及小型企業(yè)建立牢固的合作伙伴關系。空軍設有多條用于開展業(yè)務的渠道。我們還提供SBIR與STTR項目，旨在聯(lián)手小型企業(yè)共同開發(fā)具有光明前景的技術方案。同時，我們還與國防創(chuàng)新單元（DIU）合作，以具備特定資質的供應商為原型開發(fā)AI程序;此外，我們也投入資金與大型企業(yè)簽約，引入執(zhí)行任務過程中必要的技術。我們更與學術界攜起手來，具體成果包括麻省理工AI加速器計劃以及與威斯康星大學合作的AFRL AI加速器計劃。

問：您和美國空軍在培養(yǎng)AI勞動力方面做出了哪些努力？

Eileen Vidrine： 我們的勞動力需要為這類新型工作做好準備，而空軍需要在人才競爭方面正視來自商業(yè)領域的巨大壓力。目前，我們正采取多種舉措培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)專業(yè)人員。

在2018財年內(nèi)，SAF/CO建立起了數(shù)據(jù)科學實習生框架，希望在探索人才要求與聘請標準方面做出嘗試。今年夏季，盡管COVID-19疫情肆虐，我們?nèi)匀辉谡Ｍ七M實習計劃。我們堅信今天的投資能夠在明天帶來卓越的勞動力儲備。我們還在運作多個探索性項目，包括為現(xiàn)任員工獲得在線數(shù)據(jù)資質證書、以及幫助數(shù)據(jù)管理員提升數(shù)據(jù)治理方面的技能等。聯(lián)邦政府還為數(shù)據(jù)科學新手組織起訓練營，所有學員皆為聯(lián)邦政府內(nèi)部雇員。訓練營項目將于明年4月結束。我們期待著國防部也能組織起類似的計劃。

今年，美國空軍已經(jīng)推出了數(shù)據(jù)科學學位，我們對這一進展感到振奮不已。這將為空軍部門提供豐富的數(shù)據(jù)科學新鮮血液。

上個季度，SAF/CO與空軍-麻省理工AI加速器計劃以及AFWERX合作建立起我們的首批數(shù)據(jù)記錄。我們共同進行了一輪數(shù)據(jù)采集，并聚集眾多航空航天專業(yè)人士參與C-17調(diào)度演練。這次數(shù)據(jù)馬拉松活動在C-17調(diào)度演練中實現(xiàn)了92%的準確度，未來我們還將在其他領域做出類似的嘗試。下一輪數(shù)據(jù)馬拉松活動很可能聚焦于數(shù)據(jù)準備層面，預計時間為2021年年內(nèi)。

問：展望未來幾年，您對哪些AI技術最為期待？

Eileen Vidrine： 我不喜歡那種用極具煽動性的宣傳噱頭來看待創(chuàng)新技術。AI/ML擁有上百萬種潛在用途，我們才剛剛開始探索利用它們保護作戰(zhàn)人員，管理或預防流行病，并協(xié)助應對氣候問題。AI/ML對于日常生活有著巨大而積極的影響潛力，這是我們的目標、也是我們的責任。我們必須保證這些機會能夠腳踏實地地向前推進，我個人也期待能夠參與其中。

我非常自豪自己能夠作為后勤保障工作中的一員，包括在空軍之內(nèi)建立起高素質、極具數(shù)據(jù)敏感度的勞動力，確保我們能夠快速、安全地定位及訪問數(shù)據(jù)，并致力于為航空航天專業(yè)人員提供高質量的標準化數(shù)據(jù)。相信這一切，都將推動數(shù)據(jù)科學的持續(xù)發(fā)展并創(chuàng)造出更加美好的未來！
責編AJX