- Federalny rząd ma na celu włączenie sztucznej inteligencji (AI) do swoich operacji w celu poprawy usług publicznych i efektywności zamówień, zgodnie z dyrektywami OMB.
- Agencje federalne potrzebują dostosowanych rozwiązań AI, które odpowiadają ich specyficznym misjom, podobnie jak sportowcy wybierają specjalistyczny sprzęt.
- Plan działania AI Białego Domu powinien wymagać wyraźnych, działaniach możliwości oceny AI, aby kierować zamówieniami i rozwojem.
- Głębsze zrozumienie funkcji i wyników AI jest niezwykle ważne, co wymaga zwiększenia priorytetów badawczych ze strony podkomitetu NITRD.
- NIST jest kluczowy dla opracowania protokołów oceny, aby zapewnić, że systemy AI spełniają oczekiwania wydajnościowe, mimo że borykają się z problemami budżetowymi.
- Istnieje ponad 1700 projektów AI, ale ich rozwój wymaga solidnej podstawy technicznej, aby zamierzenia stały się rzeczywistością.
Ambitna wizja federalnego rządu zintegrowania sztucznej inteligencji (AI) w swoje struktury zyskuje na dynamice, napędzana przez niedawne dyrektywy Biura Zarządzania i Budżetu (OMB). Celem jest uproszczenie przyjęcia AI w celu poprawy świadczenia usług publicznych i efektywności zamówień, a te dyrektywy malują optymistyczny obraz rządu napędzanego przez AI. Jednak ta wizja pozostaje uwodzicielsko poza zasięgiem, dopóki inne dźwignie rządowe nie będą działać na rzecz wypełnienia luk w wiedzy i wdrożeniu.
Wyobraź sobie agencje federalne jak drużyny kolarskie na olimpiadzie przygotowujące się do szczytu rywalizacji. Tak jak kolarze muszą wybierać specjalistyczne rowery dostosowane do konkretnych dyscyplin—czy to prędkości wyścigów szosowych, czy zwinności BMX—agencje rządowe potrzebują systemów AI skrojonych na miarę, które będą zgodne z ich odmiennymi misjami. Na przykład Departament Sprawiedliwości może wymagać rozwiązań AI, które priorytetowo traktują równość i sprawiedliwość, podczas gdy Departament Energii koncentruje się na solidnych, bezpiecznych systemach do utrzymania infrastruktury krytycznej.
Jednak podobnie jak ekipa kolarska, której kazano po prostu „dostać najlepszy rower” bez szczegółowych wskazówek, brak konkretnych kryteriów wydajności utrudnia agencjom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących zamówień AI. Kluczowe jest, aby nadchodzący plan działania AI Białego Domu zobowiązał agencje do określenia wyraźnych, możliwych do realizacji wskaźników wydajności AI. Taka jasność nie tylko ukierunkuje zakupy, ale także dostarczy niezbędnych informacji zwrotnych dla deweloperów.
Ponadto agencje mają znikome zrozumienie, w jaki sposób konkretne cechy AI prowadzą do pożądanych wyników. Tak jak postępy w technologii kolarskiej opierają się na głębokich wnikach inżynieryjnych, systemy AI wymagają podobnej podstawy badawczej. Aby lepiej ukierunkować przyjęcie AI, Biały Dom musi skłonić podkomitet ds. Badań i Rozwoju Technologii Informatycznej i Sieci (NITRD) do odświeżenia swoich priorytetów, dostosowując je do pragmatycznego, nastawionego na wyniki projektowania AI. Ten ruch jest kluczowy dla wypełnienia luk w naszym zrozumieniu i dopasowania projektu technicznego do wydajności operacyjnej.
Testowanie systemów AI w odniesieniu do pożądanych wyników to ostatni element tego skomplikowanego układanki. Krajowy Instytut Standardów i Technologii (NIST) odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu rygorystycznych protokołów oceny, aby zapewnić, że systemy AI dostarczają to, co obiecuje. Mimo zagrożeń budżetowych, które mogą ograniczyć zdolności NIST do wprowadzenia tych niezbędnych ram testowych, zachowanie i zwiększenie jego zdolności technicznych jest niekwestionowane.
Chociaż rząd już rozpoczął ponad 1700 inicjatyw AI, te projekty działają głównie jako pilotażowe lub eksperymentalne. Bez solidnej podstawy technicznej rozwój tych działań pozostaje monumentalnym wyzwaniem. Zaangażowanie administracji w AI nie musi być tylko aspiracyjne—posiada potencjał do przekształcenia się w konkretne, wpływowe działania. Wymagając od agencji określenia, które wyniki są istotne, inwestując w badania łączące cechy z wynikami oraz zabezpieczając zdolności NIST do weryfikacji systemów AI, wyobrażana przyszłość może stać się naszą nową rzeczywistością.
Przyszłość AI w rządzie: Wypełnianie luki między wizją a rzeczywistością
Rozszerzanie AI w rządzie federalnym: Zrozumienie pełnego zakresu
Ambitny dążenie federalnego rządu do wplecenia sztucznej inteligencji w swoje operacje jest zarówno obiecujące, jak i obarczone wyzwaniami. Chociaż dyrektywy Biura Zarządzania i Budżetu (OMB) torują drogę integracji AI, pozostają istotne przeszkody. Przyjrzyjmy się dokładniej niuansom tego procesu integracji, podkreślając dodatkowe fakty, pilne pytania i praktyczne kroki, które mogą torować wyraźną drogę naprzód.
Kluczowe wyzwania i możliwości w przyjęciu AI
1. Dostosowane rozwiązania AI: Każda federalna agencja ma unikalne potrzeby, które wymagają specjalistycznych rozwiązań AI. Tak jak sportowcy potrzebują sprzętu dostosowanego do swoich dyscyplin, agencje rządowe, takie jak Departament Sprawiedliwości i Departament Energii, potrzebują systemów AI, które odpowiadają konkretnym wymaganiom operacyjnym. To wymaga szczegółowego zrozumienia możliwości AI, które są zgodne z misją danej agencji.
2. Wskaźniki wydajności i wytyczne dotyczące zamówień: Brak wyraźnych wskaźników wydajności utrudnia skuteczne zamówienia AI. Agencje potrzebują szczegółowych wytycznych definiujących pożądane wyniki i standardy wydajności rozwiązań AI. To może zapewnić zakup technologii, która rzeczywiście poprawia wydajność operacyjną.
3. Dostosowanie badań i rozwoju: Dostosowanie priorytetów podkomitetu NITRD do projektów nastawionych na wyniki jest kluczowe. To zapewni, że badania nad AI nie będą tylko teoretycznie zaawansowane, ale również praktycznie zastosowalne w potrzebach federalnych.
4. Testowanie i walidacja: Rygorystyczne protokoły oceny, opracowane przez Krajowy Instytut Standardów i Technologii (NIST), są niezbędne do zapewnienia, że systemy AI dostarczają zamierzonych wyników. Zagrożenie cięć budżetowych dla NIST stwarza ryzyko dla ustanowienia tych protokołów, co czyni zachowanie jego budżetu i zdolności koniecznością.
Pilne pytania i odpowiedzi
Jak agencje mogą wybrać odpowiednie systemy AI?
Agencje mogą wybierać systemy AI, najpierw ustalając wyraźne wskaźniki wydajności dostosowane do swoich celów. Współpraca z ekspertami i przeprowadzanie testów pilotażowych mogą także pomóc w ocenie systemów przed pełną implementacją.
Jaką rolę odgrywa NIST w integracji AI?
NIST jest odpowiedzialny za opracowywanie standardów i protokołów oceny, które zapewniają, że systemy AI działają zgodnie z zamierzeniami. Obejmuje to tworzenie rygorystycznych ram testowych, które pomagają agencjom oceniać skuteczność i niezawodność zastosowań AI.
Dlaczego projektowanie nastawione na wyniki jest ważne?
Projektowanie nastawione na wyniki łączy cechy technologii AI z konkretnymi, pożądanymi wynikami. To zapewnia, że technologia wspiera cele agencji, zamiast jedynie wdrażać zaawansowane cechy technologiczne, które nie przekładają się na praktyczne korzyści.
Wskazówki dotyczące działań
– Opracowanie kompleksowych wskaźników wydajności: Agencje powinny priorytetować opracowanie szczegółowych wskaźników wydajności dla systemów AI, które odpowiadają ich specyficznym misjom.
– Inwestowanie w praktyczne badania: Rząd powinien zapewnić, że działania badawczo-rozwojowe są dostosowane do praktycznych wyników, wprowadzając polityki w tym celu.
– Zabezpieczenie roli NIST: Kluczowe jest zachowanie, a jeśli to możliwe, zwiększenie zdolności NIST do opracowywania niezbędnych protokołów testowych AI w obliczu zagrożeń budżetowych.
Trendy w branży i prognozy na przyszłość
Integracja AI w strukturach rządowych jest częścią szerszego trendu cyfrowej transformacji w sektorach publicznych na całym świecie. W miarę jak technologie AI nadal szybko ewoluują, rządy prawdopodobnie przyjmą bardziej zaawansowane systemy, co doprowadzi do bardziej efektywnego świadczenia usług i operacji.
Wskazówki do natychmiastowej implementacji
– Inicjatywy pilotażowe: Uruchom małe projekty AI, aby zebrać początkowe dane i wyniki przed szerszą implementacją.
– Współpraca międzyagencyjna: Utwórz sieci współpracy między agencjami, aby dzielić się udanymi strategiami i praktykami AI.
– Ciągła ewaluacja: Wprowadź ciągłe mechanizmy oceny, aby zapewnić, że systemy AI pozostają zgodne ze zmieniającymi się celami i środowiskami.
Aby uzyskać więcej informacji na temat cyfrowej transformacji i przyjęcia AI w rządzie, odwiedź Biały Dom lub NIST.
Rozpoczęcie integracji AI nie jest jedynie wyzwaniem technologicznym, ale strategiczną szansą na zrewolucjonizowanie usług publicznych. Podejmując opisane powyżej wyzwania i wykorzystując zalecenia, przyszłość napędzana wydajnością AI jest w zasięgu ręki.