数据分析需要点啥？

问：国防部在采用AI技术方面遭遇到哪些挑战?

Eileen Vidrine: 对于国防部这样的大型组织，最严重的障碍在于数据标准化、实现数据的可访问性，以及如何在各个层级上都培养出具备敏锐数据嗅觉的员工队伍。安全是我们的重中之重，面对保障数据安全的难题以及敌对方在这一领域投入的巨量资源，我们必须迎头赶上、保持美国的优势地位。

问：在政府机构中采用AI技术，会带来哪些独特的机遇?

Eileen Vidrine: 我们的角色非常特殊，既拥有资源推动大规模创新，又不必过度担心利润层面的回报。我们还拥有出色的组织，包括联合AI中心(JAIC)、AFWERX、SOFWERX以及包括Kessel Run在内的各软件开发部门等，他们负责管理并宣传数据马拉松、黑客马拉松以及各类AI项目，激发人们的兴趣并积极参与其中。此外，我们还拥有一大批年轻成员，他们自童年起就成长在技术飞速发展的时代之下，也乐于用自己的技能保护国家。培养这种文化，并在不畏失败的心态下积极探索，将成为我们的员工学习并创造出前所未有技术成果的必要前提。

问：您能分享几个关于AI技术的成功用例吗?

Eileen Vidrine: 我们的部门很荣幸能够与空军下辖的诸多AI/ML项目保持合作。通过与空军-麻省理工AI加速器计划密切合作，我们帮助他们构建了数据目录，以用于AI训练。此外，我们还与空军作战集成能力(AFWIC)以及空军计划与项目部建立合作，通过AI用例帮助他们预测预算资源、执行预测性分析、并在测试场景中制定作战策略，借此确定战略决策的可靠性与可行性。

SAF/CO团队则研究多种用例，思考如何通过用例将AI技术应用于飞行员训练乃至监控空军有形资产状况当中。一旦有资产需要维护或修复，系统将做出预测并事先提醒相关人员。

问：国防部要如何使用AI技术保护其数据免受新兴网络威胁的侵害?

Eileen Vidrine: 根据美国国防部AI战略，“特别是，AI可以增强我们预测、识别以及响应来自各种来源的网络及物理威胁的能力，从而增强对国土的防御能力、免受攻击侵扰并阻止对美国境内各金融网络、电网、选举程序及医疗系统等基础设施的破坏行为。”作为首席数据官，我会代表美国空军在这项工作中贡献力量，包括提供工具、参与跨域协同并培养出更多有能力应对AI技术的劳动力。

问：国防部如何解决AI技术使用当中的隐私性、信任与安全问题?

Eileen Vidrine: 每一位AI开发人员必须满足国防部提出的严格安全合规要求。我们要求接触空军敏感数据的每位人员都必须在政府云环境中获取操作权限(ATO)，机密数据不得在安全位置之外访问。个人身份信息(PII)在被纳入任何AI/ML项目前都需要进行标记，并可能根据项目的不同提高结果输出时用户的权限许可等级。我们还确保所有承包商及供应商都与对应政府部门签订数据共享协议，具体涵盖数据的使用方式、存储位置以及谁有权访问这些数据。

AI技术本身无法解决数据泄露威胁或者影响数据安全性，它只是一种用于加快数据聚合速度的能力。只有认真执行安全协议，才能确保数据内容的安全可靠。此外，在安全指南发布之后，空军将在国防部网络安全成熟度模型认证(CMMC)范畴之内实施所有相关举措。

问：美国空军如何与各私营企业合作，以解决国防部面临的安全挑战?

Eileen Vidrine: 我们一直在努力与私营企业及小型企业建立牢固的合作伙伴关系。空军设有多条用于开展业务的渠道。我们还提供SBIR与STTR项目，旨在联手小型企业共同开发具有光明前景的技术方案。同时，我们还与国防创新单元(DIU)合作，以具备特定资质的供应商为原型开发AI程序;此外，我们也投入资金与大型企业签约，引入执行任务过程中必要的技术。我们更与学术界携起手来，具体成果包括麻省理工AI加速器计划以及与威斯康星大学合作的AFRL AI加速器计划。

问：您和美国空军在培养AI劳动力方面做出了哪些努力?

Eileen Vidrine: 我们的劳动力需要为这类新型工作做好准备，而空军需要在人才竞争方面正视来自商业领域的巨大压力。目前，我们正采取多种举措培养自己的数据专业人员。

在2018财年内，SAF/CO建立起了数据科学实习生框架，希望在探索人才要求与聘请标准方面做出尝试。今年夏季，尽管COVID-19疫情肆虐，我们仍然在正常推进实习计划。我们坚信今天的投资能够在明天带来卓越的劳动力储备。我们还在运作多个探索性项目，包括为现任员工获得在线数据资质证书、以及帮助数据管理员提升数据治理方面的技能等。联邦政府还为数据科学新手组织起训练营，所有学员皆为联邦政府内部雇员。训练营项目将于明年4月结束。我们期待着国防部也能组织起类似的计划。

今年，美国空军已经推出了数据科学学位，我们对这一进展感到振奋不已。这将为空军部门提供丰富的数据科学新鲜血液。

（编辑：柳州站长网）

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