通过增加数据规模和提高相关素养，美国空军各部门和人员将在决策、战略制定方面建立更强的效率和能力、任务执行和网络安全。基于此，空军正在努力将自己转变为一个更具协作性的组织。▲美国空军首席数据官EileenM.Vidrine美国空军首席数据官EileenVidrine女士深知，使用先进的数据分析、人工智能和机器学习工具对于帮助自己在战场上取得先机。她还意识到，要在空军内部全面推广此类技术和技能，必须对内部观念和文化进行深刻变革。在最近的一次政府AI会议上，Eieen分享了他对空军不断变化的动态的看法和见解，正如本文采访中进一步解释的那样。问：美国空军首席数据办公室（SAF/CO）如何推动空军数据战略的发展，建立先进的数据文化？EileenVidrine：上个月，《国防部数据战略》正式发布。本文由国防部长、陆军、海军和空军部长办公室的首席数据官DavidSpirk、DavidMarkowitz、TomSasala和我共同撰写。通过本文，我们希望指导国防部将数据转变为关键的战略资产。这篇文章重点介绍用于管理数据的VAULT-IS（可见、可访问、可理解、链接、可信、可互操作和安全）框架。空军成为第一个在内部VAULT数据平台上采用VAULT-IS框架的军种。同时，VAULT平台是一种基于云的网络安全工具，专为航空航天专业人士设计，用于处理空军数据，以提高从任何位置准备和执行任务的成功率。同样重要的是要强调，我们已经在美国国防部和其他军事机构之间建立了可靠的伙伴关系，我们将充分利用彼此的工作成果。包括空军在内的各部门正在围绕《国防部数据战略》制定实施方案，并进行相应的人员配备。问：您如何通过数据和人工智能为空军赋能？EileenVidrine：在过去的六个月中，我们一直致力于在安全成熟度方面取得突破。我们对VAULT数据平台的愿景是创建一个自助服务系统，使各级航空航天专业人士能够轻松访问数据并推动创新。我们使用敏捷开发方法，并随着我们的成熟继续推出更多工具和功能。而对工具的实际需求，总是来自于我们一线的专业人士。VAULT主持了几个AI发现项目，这些项目有可能重塑整个美国空军的数据访问和分类方法。此外，我们的VAULT平台与陆军的融合平台建立了合作伙伴关系，以实现跨域数据移动。这一切都是为了为数据和人工智能技术的发展提供动力和支持。问：国防部在采用人工智能技术方面面临哪些挑战？EileenVidrine：对于像国防部这样的大型组织来说，最严重的障碍是数据标准化、使数据可访问以及如何在各个层面培养有能力的人工智能技术。精通数据的员工队伍。安全是我们的首要任务，面对保护数据安全的挑战以及对手在该领域投入的巨大资源，我们必须赶上并保持美国的领先地位。问：政府机构采用人工智能技术会带来哪些独特机会？EileenVidrine：我们扮演着独特的角色，拥有推动大规模创新的资源，而不必过分担心底线的回报。我们还有很棒的组织，包括联合人工智能中心(JAIC)、AFWERX、SOFWERX，以及包括KesselRun在内的各种软件开发部门，他们管理和宣传数据马拉松、黑客马拉松和各种人工智能项目，以激发人们的兴趣并积极参与。此外，我们还有一大批从小成长在科技飞速发展时代的年轻成员，也乐于用自己的技能保家卫国。培养这种文化，不惧失败，积极探索，将成为我们员工学习和创造前所未有的技术成果的必要前提。Q：能否分享几个人工智能技术的成功案例？EileenVidrine：我们部门有幸与空军下属的多个AI/ML项目保持合作。我们与空军-麻省理工学院AI加速器项目密切合作，帮助他们建立了用于AI训练的数据目录。此外，我们还与空军作战综合能力(AFWIC)和空军计划和计划合作，帮助他们预测预算资源、执行预测分析，并通过AI用例在测试场景中制定作战策略，为战略决策提供信息。可靠性和可行性。SAF/CO团队研究了多种用例，思考如何将AI技术应用到飞行员训练中，并通过用例监控空军实物资产的状态。一旦资产需要维护或维修，系统会做出预测并提前提醒相关人员。问：国防部如何使用人工智能技术来保护其数据免受新出现的网络威胁？EileenVidrine：根据国防部人工智能战略，“特别是，人工智能可以增强我们预测、识别和应对来自各种来源的网络和网络威胁的能力。解决物理威胁的能力，以加强对国土的防御，抵御攻击，并阻止破坏美国境内基础设施的行为，包括金融网络、电网、选举过程和医疗保健系统。”作为首席数据官，我将代表美国空军通过提供工具、参与跨领域协作以及培养一支具备更多AI能力的员工队伍来为这项工作做出贡献。问：国防部如何解决人工智能技术使用过程中的隐私、信任和安全问题？EileenVidrine：每个AI开发人员都必须满足国防部规定的严格安全合规要求。我们要求每个有权访问敏感空军数据的人都必须在政府云环境中获得操作授权(ATO)，并且不能在安全位置之外访问机密数据。个人身份信息(PII)在被包含在任何AI/ML项目之前需要进行标记，并且可能会在输出结果时提高用户的权限级别，具体取决于项目。我们还确保所有承包商和供应商都与相关政府机构签订了数据共享协议，其中包括数据的使用方式、存储位置以及访问权限。人工智能技术本身并不能解决数据泄露的威胁或影响数据安全，它只是一种用来加速数据聚合的能力。只有认真执行安全协议，才能保证数据内容的安全性和可靠性。此外，在发布安全指南后，空军将在国防部网络安全成熟度模型认证(CMMC)范围内实施所有相关举措。问：美国空军如何与私营部门合作应对国防部面临的安全挑战？EileenVidrine：我们一直在努力与私营部门和小型企业建立牢固的合作伙伴关系。空军有多种开展业务的渠道。我们还提供SBIR和STTR项目，旨在与小型企业携手开发有前景的技术解决方案。同时，我们还与国防创新单位（DIU）合作，开发基于具有特定资质的供应商原型的人工智能程序；此外，我们还投入资金与大型企业签约，引进执行任务过程中所需要的技术。我们还与学术界携手合作，具体成果包括与威斯康星大学合作的MITAI加速器项目和AFRLAI加速器项目。问：你和美国空军正在做什么来培养人工智能劳动力？EileenVidrine：我们的劳动力需要为这种新型工作做好准备，空军需要在人才竞争方面面对来自商业部门的巨大压力。目前，我们正在采取多项举措来培养我们自己的数据专业人员。2018财年，SAF/CO建立了数据科学实习生框架，希望尝试探索人才需求和招聘标准。今年夏天，尽管发生了COVID-19大流行，我们仍将照常进行实习计划。我们坚信，今天的投资会在明天造就卓越的员工队伍。我们还在运行几个探索性项目，包括为现有员工提供在线数据资格认证，以及帮助数据管理员提高数据治理技能。联邦政府还为数据科学的新手组织训练营，他们都是联邦政府内部雇员。训练营计划将于明年四月结束。我们期待国防部组织类似的计划。今年，美国空军开设了数据科学学位，我们对这一发展感到兴奋。这将为空军提供丰富的数据科学新鲜血液。上个季度，SAF/CO与空军-麻省理工学院人工智能加速器计划和AFWERX合作建立了我们的第一个数据记录。我们一起进行了一轮数据收集，汇集了大批航空航天专业人士参加了C-17的派遣演练。此次数据马拉松在C-17派遣演习中实现了92%的准确率，未来我们将在其他领域进行类似的尝试。下一轮数据马拉松活动很可能以数据准备为主，预计时间在2021年以内。Q：展望未来几年，您最期待哪些AI技术？EileenVidrine：我不喜欢用极具煽动性的宣传噱头来看待创新技术的想法。AI/ML有上百万种潜在用途，而我们才刚刚开始探索如何使用它们来保护战士、管理或预防流行病以及帮助解决气候问题。AI/ML有可能对日常生活产生巨大而积极的影响，这是我们的目标和责任。我们必须确保这些机会以脚踏实地的方式向前推进，我个人期待成为其中的一份子。我非常自豪能够参与后勤工作，其中包括在空军内部建设一支高素质、对数据敏感的员工队伍，确保我们能够快速安全地定位和访问数据，并努力为航空航天专业人士提供高质量的服务做出贡献标准化数据。相信这一切，必将推动数据科学不断发展，共创美好未来！
