Jak amerykański Departament Energii zmienia sztuczną inteligencję

Departament Energii Stanów Zjednoczonych (DOE) od dawna wyróżnia się jako jedna z agencji federalnych Stanów Zjednoczonych, które najbardziej skupiają się na nauce, technologii i innowacjach. Nie powinno zatem dziwić, że DOE nadal inwestuje w technologie transformacyjne, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. 

DOE utworzyło biuro ds. sztucznej inteligencji i technologii (AITO), aby pomóc w przekształceniu DOE w wiodące na świecie przedsiębiorstwo zajmujące się sztuczną inteligencją (AI) poprzez przyspieszenie badań, rozwoju, dostarczania i wdrażania sztucznej inteligencji. Pamela Isom, nowa dyrektor AITO, będzie występowała podczas wydarzenia AI in Government w lutym 2021 r., aby opowiedzieć, w jaki sposób maksymalizuje wpływ sztucznej inteligencji poprzez strategiczną koordynację, planowanie i doskonałą obsługę klienta. W tym artykule w wywiadzie pani Isom bardziej szczegółowo opisuje, w jaki sposób DOE wykorzystuje dane i technologie transformacyjne, aby pomóc w realizacji podstawowych misji agencji.

Jakie są innowacyjne sposoby wykorzystania danych i sztucznej inteligencji z korzyścią dla Twojej agencji?

Pamela Isom: Odpowiedzialność za koordynację przekrojowych inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją i strategiczne planowanie wyników sztucznej inteligencji w całym dziale ma kluczowe znaczenie dla zabezpieczenia naszej infrastruktury i maksymalizacji wpływu misji. W 2022 r. mój zespół będzie skupiał się na innowacyjnym zarządzaniu sztuczną inteligencją, w którym odpowiedzialna i godna zaufania sztuczna inteligencja stanie się standardem. Naprawdę potrzebujemy większej integracji skupionej na człowieku w cyklu życia sztucznej inteligencji oraz stowarzyszonego katalogu algorytmów i zbiorów danych, aby łatwiej było śledzić wpływ naszych inwestycji w sztuczną inteligencję, do których dążymy. 

Poradnik zarządzania ryzykiem AI (AIRMP) to innowacja stosowana, którą przewidujemy udostępnić społeczeństwu, jeśli wszystko pójdzie zgodnie z planem w 2023 r. AIRMP rejestruje scenariusze ryzyka i zapewnia wytyczne mające na celu ograniczenie tego ryzyka, dzięki czemu decyzje AI będą odpowiedzialne i godne zaufania. Podręcznik uwzględnia nawet środki zaradcze istotne dla urządzeń brzegowych, takich jak systemy bezzałogowe i urządzenia osobiste. Systemy Edge AI umożliwiają zespołom, takim jak ratownicy, szybkie reagowanie na dane dokładnie tam, gdzie zostały przechwycone. Istnieją jednak przeciwstawne zagrożenia i luki, które AIRMP obsługuje. 

Mówiąc o innowacjach, zespół ds. sztucznej inteligencji rozpoczął rok 2022 sesją branżowej grupy fokusowej na temat konwergencji sztucznej inteligencji i technologii immersyjnych, zwracając szczególną uwagę na konwergencję sztucznej inteligencji i rzeczywistości rozszerzonej (XR) ze względu na obecnie znaczny rozwój tej przestrzeni i w przyszłości. Wciągające doświadczenia są cenne w szkoleniu i precyzyjnym modelowaniu sytuacji krytycznych, takich jak scenariusze pojazdów autonomicznych, gdzie czasami dane syntetyczne są bezpieczniejsze i nie tak inwazyjne jak dane w czasie rzeczywistym. We współpracy z innymi biurami programowymi mój zespół pracuje nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji i rzeczywistości mieszanej do opracowania programów szkoleniowych w zakresie sztucznej inteligencji dla pracowników i zarządzania talentami w społecznościach.

Jak w ogóle wykorzystujesz automatyzację, aby pomóc w swojej podróży do sztucznej inteligencji?

Pamela Isom: Stosujemy automatyzację kluczowych procesów biznesowych. Zainicjowaliśmy pilotaż, aby usprawnić przetwarzanie pożyczek i odpowiedzieć na kilka kluczowych pytań zwykle zadawanych przez klientów, aby podmioty przetwarzające mogły skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Do rozwiązywania zadań operacyjnych stosujemy zarówno konwersacyjną sztuczną inteligencję, jak i zrobotyzowaną automatyzację procesów. Wykorzystujemy możliwości dostępne w środowiskach chmurowych jako punkt wyjścia dla platform i technologii automatyzacji, ale jesteśmy również znani z naszych superkomputerów, których używamy do najbardziej złożonych obciążeń i tam, gdzie ma to sens. Niektórzy interesariusze wolą komercyjne, gotowe produkty, ale biorąc pod uwagę postęp w nauce danych, uważamy, że hybryda jest obecnie najodpowiedniejszym podejściem do zaspokajania naszych potrzeb. 

Jak określić, od których obszarów problemowych należy zacząć w przypadku projektów w zakresie automatyzacji i technologii kognitywnych? 

Pamela Isom: Przychodzą mi na myśl dwa wyrażenia. Po pierwsze i najważniejsze to „skoncentruj się na misji”, a po drugie „słuchaj”. Zastosowanie innowacji do realizacji misji jest koniecznością. Można na przykład wykorzystać algorytmy sztucznej inteligencji, aby zapewnić odporność transmisji sieciowych i sprawiedliwe stosowanie rozliczania czystej energii we wszystkich społecznościach. Prowadzimy badania nad sztuczną inteligencją, jej rozwój, demonstracje i praktyki ponownego wykorzystania oraz audyty, aby zmaksymalizować efektywność takich rozwiązań AI. Wsłuchujemy się w potrzeby, pragnienia i bolączki interesariuszy. Prowadzimy wykaz inwestycji w sztuczną inteligencję, który przeglądamy i aktualizujemy co najmniej raz w roku za pośrednictwem naszego systemu wymiany sztucznej inteligencji (AIX). Prowadzone są sesje fokusowe z udziałem przedstawicieli branży i środowiska akademickiego, podczas których można poznać indywidualne punkty widzenia, wymienić opinie i uzyskać spostrzeżenia branżowe na wybrane tematy związane ze sztuczną inteligencją. Zasadniczo oceniamy stan bieżący i docelowy, identyfikujemy luki i poprzez naszą strategię sztucznej inteligencji ustalamy priorytety, koordynujemy i uczestniczymy w dostarczaniu programów, które popychają nas do przodu w projektach z zakresu automatyzacji i technologii kognitywnych.

Jakie wyjątkowe możliwości ma sektor publiczny, jeśli chodzi o dane i sztuczną inteligencję?

Pamela Isom: Strategiczne partnerstwa z sektorem prywatnym, środowiskiem akademickim i zespołami międzynarodowymi stanowią ogromne możliwości dla sektora publicznego. Agencje mają możliwość wyjścia na pierwszy plan i stworzenia przepisów dotyczących sztucznej inteligencji w zakresie rozwoju i udostępniania zasobów oraz współczesnych praktyk w zakresie prywatności. Ustawodawstwo, takie jak poprawa cyberbezpieczeństwa kraju oraz przekształcanie doświadczenia klientów na szczeblu federalnym i świadczenia usług w celu odbudowania zaufania do rządu, wszystkie opierają się na etycznych, odpowiedzialnych i godnych zaufania rozwiązaniach, takich jak sztuczna inteligencja, które szanują nasze prawa i wolności obywatelskie. Wspólnie, poprzez strategiczne partnerstwa, możemy badać i odkrywać najróżniejsze scenariusze oraz komponować rozwiązania, które chronią dane, umożliwiając jednocześnie szerszy dostęp. Musi istnieć krajowa platforma badań i współpracy i dlatego tak bardzo ważna jest Krajowa Grupa Zadaniowa ds. Zasobów Badawczych nad Sztuczną Inteligencją, której członkiem jest mój zespół. Sektor publiczny nie jest w stanie sam sprostać wymaganiom regulacyjnym – wymaga przemysłu, środowiska akademickiego, a także współpracy międzynarodowej.

Jakimi przykładami użycia możesz się podzielić, w których udało Ci się zastosować sztuczną inteligencję?

Pamela Isom: W szczególności zespół ds. sztucznej inteligencji stosuje analizę tekstu i grupowanie w uczeniu maszynowym wraz z postępami w przetwarzaniu języka naturalnego, aby pomóc w analizie strategicznej projektu AI Departamentu i inwentaryzacji przypadków użycia. Przypadki użycia obejmują badania nad metodami sztucznej inteligencji nowej generacji uwzględniające dziedzinę, mające na celu wzmocnienie naszego bezpieczeństwa narodowego, po projekty w zakresie czystej energii, które identyfikują materiały, które należy wykorzystać, aby zaradzić kryzysowi klimatycznemu. Możemy identyfikować tematy na podstawie zinwentaryzowanych danych i łączyć interesariuszy z całego działu w celu uzyskania wspólnych synergii, dzięki czemu maksymalizujemy korzyści skali, ograniczamy marnotrawstwo, informujemy i prowadzimy bardziej przekrojowe działania w zakresie sztucznej inteligencji. Stale rozwijamy nasze dane dotyczące zapasów i dziś możemy określić, gdzie są inwestycje w sztuczną inteligencję i czy istnieją możliwości poprawy doświadczeń klientów. Bez zastosowanej sztucznej inteligencji interesariusze mojego zespołu i działu musieliby przesiewać ogromne ilości danych, a wyciągnięcie na czas wniosków z zakresu AI niezbędnych do podejmowania strategicznych decyzji byłoby prawie niemożliwe. 

Mając na uwadze misję, nasze badania obszaru podpowierzchniowego są dogłębne w kierunku wychwytywania i składowania dwutlenku węgla. Inicjatywa oparta na naukowym uczeniu maszynowym na rzecz przyspieszania decyzji w czasie rzeczywistym w zastosowaniach podpowierzchniowych (SMART). Zmienia to nasze interakcje w obrębie powierzchni i zrozumienie jej pod powierzchnią, a także znacznie poprawia wydajność i skuteczność składowania dwutlenku węgla na skalę polową oraz operacji związanych z niekonwencjonalną ropą i gazem. SMART to wieloorganizacyjne przedsięwzięcie finansowane przez program magazynowania dwutlenku węgla i wydobycia ropy i gazu DOE, obejmujące trzy główne obszary: wizualizacja w czasie rzeczywistym, wirtualne uczenie się i prognozowanie.

Czy możesz podzielić się niektórymi wyzwaniami związanymi ze sztuczną inteligencją i uczeniem się maszyn w sektorze publicznym?

Pamela Isom: Własność sztucznej inteligencji to wyzwanie, nad którym pracujemy. Mnóstwo danych stwarza coraz większe zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję, aby móc nawigować i przewidywać z dużą dokładnością. Standardy adnotacji danych dla branż, np. energii, nie są łatwo dostępne. Istnieje możliwość ewolucji uczenia maszynowego przed zastosowaniem bardziej zaawansowanego uczenia się bez nadzoru w przypadku zastosowań o znaczeniu krytycznym. Istnieje również znacząca szansa na rozszerzenie zarządzania talentami AI poza Departament. Podobnie jak to zrobiliśmy w przypadku cyberbezpieczeństwa, należy w większym stopniu skoncentrować się na nauce danych i rozwoju sztucznej inteligencji w całym kraju, nie mamy w tej kwestii wyboru.

Jak analityka, automatyzacja i sztuczna inteligencja współdziałają w Twojej agencji?

Pamela Isom: Chociaż analityka może być punktem wyjścia lub punktem wejścia dla sztucznej inteligencji, stosujemy wszystkie trzy (analitykę, automatyzację i sztuczną inteligencję), aby zapewnić największy wpływ odpowiedzialnych rekomendacji i wiarygodnego podejmowania decyzji. Istnieją możliwości ulepszenia niektórych podstaw, tak aby operacje AI (AIOps) rozwijały koncepcje DevSecOps dzięki zintegrowanym gwarancjom AI, a dzięki możliwościom (analityka, automatyzacja i sztuczna inteligencja) istnieją znaczące możliwości usprawnienia współpracy między agencjami w celu wspólnego podejmowania decyzji. Przyznam, że dziś widzę więcej tej spójności, ale możliwości nadal istnieją.

Jak radzisz sobie z problemami związanymi z prywatnością, zaufaniem i bezpieczeństwem związanymi z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

Pamela Isom: Są to kluczowe elementy podręcznika zarządzania ryzykiem AI (AIRMP), który został wewnętrznie wydany w 2021 r. AIRMP prowadzi zainteresowane strony przez kwestie prywatności, zaufania i bezpieczeństwa (z perspektywy kontradyktoryjnej) oraz informuje użytkowników o potencjalnych lukach w zabezpieczeniach wprowadzonych przez sztuczną inteligencję. Chcemy, aby inni, w tym Narodowy Instytut Standardów i Technologii (NIST), odnieśli korzyści i wnieśli swój wkład w te wysiłki.

Co robisz, aby rozwijać siłę roboczą gotową na sztuczną inteligencję?

Pamela Isom: Współpracujemy z laboratoriami krajowymi i dwa razy w roku uczymy AI interesariuszy DOE. W 2022 roku chcemy przenieść szkolenia na inny poziom, tak jak wspomnieliśmy, wprowadzeniem do nauczania immersyjnego. 

Moim osobistym celem jest pomaganie społecznościom, na które wpływają aspekty automatyzacji sztucznej inteligencji. Jednym z obszarów zainteresowania są miejsca pracy, na którym koncentruje się również Sekretarz ds. Energii i Administracji. Potrzebujemy, aby obywatele mogli utrzymać i rozwijać swoje miejsca pracy, a nie tracić je z powodu rozwoju sztucznej inteligencji. Pracownicy muszą na przykład wiedzieć, jak pracować w tandemie z robotami i jak zwiększyć wyjaśnialność aspektów sztucznej inteligencji, aby wnioski były weryfikowane i właściwie przekazywane. Zdolność ta przypomina umiejętności miękkie, ale krytyczne, które zwiększają zaufanie konsumentów, tworząc jednocześnie wyjątkowe możliwości rozwoju umiejętności. Na przykład nauczyciele szkolni powinni zostać objęci szkoleniem w zakresie algorytmów i co najmniej testowaniem, aby pomóc w uzyskiwaniu uczciwych i bezstronnych wyników. Muszą mieć pewność, że wnioski AI nie będą miały negatywnego wpływu na zachowania uczniów ani nie narażą życia na ryzyko po adopcji. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja jest pod tym względem obiecująca. Przykłady te reprezentują ułamek potencjału rozwoju umiejętności i talentów, który mógłby uratować życie.

Jakich technologii AI najbardziej nie możesz się doczekać w nadchodzących latach?

Pamela Isom: Jestem podekscytowany rokiem 2022 i postępowymi działaniami, które pojawiają się w związku z sztuczną inteligencją nowej generacji. Z niecierpliwością czekam na postęp w sztucznej inteligencji, dzięki któremu oparcie się na danych nie będzie tak głębokie, a raczej sztuczna inteligencja sama będzie ustalać, jakich danych potrzebuje, aby rozwiązać problemy. Opieram się na narzędziach i technologiach, które dostarczają wyjaśnień rozwiązań i uzasadnienia przewidywań. Departament przejmuje silniejszą rolę lidera w AI poprzez poprawę koordynacji strategii, planowania i wdrażania programów. Krajowe laboratoria i inicjatywa inkubatorów sztucznej inteligencji sponsorowana przez Lawrence’a Livermore’a to jeden z wielu przykładów wspierania innowacji. Jeśli chodzi o ograniczanie ryzyka, chcemy mieć pewność, że sztuczna inteligencja nie spowoduje nieefektywności energetycznej i zasobów, która mogłaby przeciwdziałać wysiłkom na rzecz dekarbonizacji, i z pasją dostarczamy odpowiedzialną, etyczną sztuczną inteligencję dla dobra misji, Narodu, a w szczególności naszych dzieci. 

Pamela Isom wystąpi podczas wydarzenia AI in Government w lutym 2021 r., podczas którego opowie, w jaki sposób DOE maksymalizuje wpływ sztucznej inteligencji poprzez strategiczną koordynację, planowanie i doskonałą obsługę klienta, w tym odnosząc się do etyki sztucznej inteligencji, zasad sztucznej inteligencji i najważniejszych elementów podręcznika zarządzania ryzykiem AI .