远望智库研究员 亿竹 编译
总部位于加州的人工智能软件公司----C3人工智能公司近日披露了其与美国导弹防御局（MDA）为期五年的价值5亿美元交易协议。该协议旨在进一步加速MDA内部人工智能相关技术套件的采用和扩展。由该公司提供并已使用的国防和情报应用程序包括内部威胁、安全许可裁决、就绪性、人工智能预测维护、建模和仿真、导弹弹道建模和数据融合能力。
MDA的任务是开发美国下一代导弹防御拦截系统——海量数据集使得捕捉这种对潜在威胁的全面看法成为可能。C3人工智能公司将提供一个企业人工智能应用程序，以帮助机构官员理解和统一他们跨越众多来源的数据集，更快地准确生成新的威胁签名等等。
根据供应商的说法，该公司计划为该机构的测试程序“配备人工智能应用程序，以计划、分析和执行导弹防御系统飞行/地面测试事件，如测试前和测试后的工作，包括硬件在线系统测试和飞行后重建”。
该解决方案计划首先部署到影响级别6（IL6）分类的云环境中，将能够将不同的飞行和地面数据集成到一个联合模型中，并为人工智能支持的新知识探索铺平道路。
对于该协议下MDA的第三个任务订单，C3 AI公司将优化和自动化各个方面，以加速该机构的地面测试过程，并在更大的规模上实现更好的工程数据摄取和分析。MDA创新科技总监Shari Feth认为，“从大量传感器、网络和武器系统测试数据中提取的见解对于分析导弹防御系统的作战效能、适用性和生存能力至关重要。”
1．组建并充实队伍
2022年美国国防部首席数字和人工智能办公室（CDAO）组建了团队并配备人员，建立了一个“需求层次”，以指导成员的近期工作。
美国防部的四个前身组织——联合人工智能中心（JAIC）、国防数字服务（DDS）、首席数据官办公室和Advana计划——于2021年底宣布合并组成CDAO，并于2022年达到完全运行能力。
“美国防部必须成为一个数字化和人工智能企业，能够以保持军事优势所需的速度和规模运营。国防副部长凯瑟琳·希克斯（Kathleen Hicks）在一份备忘录中写道，该备忘录公布了该办公室的重大重组和组建，该办公室在其职权范围内运作。让我们来看看CDAO如何在新的一年创建一个坚实的基础，为实现其快速而负责任的人工智能采用和扩展五角大楼庞大企业的目标铺平道路。
经过漫长而审慎的招聘过程，海军研究生院前机器学习教授克雷格·马特尔（Craig Martell）于去年4月被任命为CDAO的负责人，他曾在Lyft、LinkedIn和其他地方担任过高管职务。在最近一次北约会议上他说:“我带来了关于人工智能是什么以及它在哪里有用的学术观点，以及关于如何正确实践的行业观点。”。
DefenseScoop网站证实，到2022年6月份，这个新办公室已经聘请了近12名高级领导人担任其最高职位。其中一些著名的新成员包括人工智能伦理和研究专家黛安·斯塔赫利（Diane Staheli），她被选为CDAO负责任的人工智能（RAI）部门的负责人，以及简·皮涅利斯（Jane Pinelis），她被任命为人工智能保障的负责人。乔·拉森（Joe Larson）是海军陆战队情报预备役人员，他是五角大楼首要人工智能项目Maven的共同创始人，也被任命为算法战争的副CDAO。该办公室已于去年2月达到初步运作能力，并于秋季正式过渡到全面运作能力。Maven项目是美国防部2017年发起的人工智能装备计划，旨在处理来自无人机的图像和全运动视频，并自动检测潜在目标。包括对标签数据、人工智能算法、测试和评估能力以及平台的责任。
然而，这一进展并非一帆风顺。CDAO最近被批准延长现有合同，以完成政策制定和数据治理工作，由于组建新办公室所需要国防部组成单位的复杂重组，这些工作没有如期完成。
对于该办公室作为国防部内不断发展的项目专家工作的新项目组合所有者的角色，仍然存在疑问。在Maven的下阶段工作中，其所有与地理空间情报相关的工作都将归属于国家地理空间情报局（NGA）。尽管如此，该办公室基本上已经在NDAA立法中得到加强。2023财年国防授权法案包括多项计划条款和国会任务，指导国防部各部门协调并支持CDAO。
CDAO2022年引人注目的早期成果之一是新的一站式在线“贸易风解决方案市场”该资源旨在帮助国防部征求、评估和管理与人工智能、机器学习、数据和分析相关的技术，并加快国防部组件购买这些数字能力的时间。五角大楼高级官员最近还要求该办公室整合其高优先级联合全域指挥与控制（JADC2）倡议的所有数据。
CDAO管理委员会是由新成立的办公室管理的四星级管理机构，取代了前AI执行指导小组，后者是由JAIC领导的三星级管理机构。这一举措标志着专家们认为其人工智能治理主要机制的资历明显提升。它包括在办公室的全面负责任的人工智能战略和实施途径中，这是一个高层次的行动计划，以确保国防部所有的人工智能使用都遵守美国的道德标准。
斯塔赫利表示，在新的一年里，CDAO计划在RAI上“大幅扩展和成熟（其相关）产品和指导”。她说，这项工作将最终成为该办公室“RAI工具套件”的“最低可行产品”
2. CDAO的需求层次
除了这些努力之外， CDAO2022年花了大量时间致力于建立一个总体模型，以广泛指导其优先事项和运营方法向前发展。
“如果我们想建立一个强大的基础设施，让人工智能能够正确完成，我们必须把它视为一个‘需求层次’，” CDAO的负责人Martell在去年11月北约会议上的主题演讲中说，他在演讲中描述了其团队建立的方法。
在CDAO需求层次的底部是“使能因素”，或者如Martell所说的构成一个强大的云环境，可以将信息移动到战术边缘。他补充说，这项工作是首席信息官的工作。层级中的下一层是质量数据层。为了在下一个层级上完全启用五角大楼的AI和机器学习能力，并确保在不久的将来无缝采用，该办公室正在努力清理和组织将支撑这些AI和人工智能解决方案的所有数据。
他在北约会议期间指出。“美国防部拥有超过十亿字节的数据。我们不是要搬到一个中心位置，那将是一个非常愚蠢的想法。但是拥有一个告诉你数据在哪里的层，告诉你关于该数据的信息，告诉你该数据的语义，并允许你标记它，以便其他人可以获取该数据和标签并使用它，这才是我们真正需要的工作。”
在这个层次结构之上是一个分析层，允许决策者更清楚地看到所有数据说什么。除此之外，还要确保有一个强大的支持结构来支撑所有的能力。
在合并之前，组成CDAO的一些团队之前为国防部官员建立了一个管道，以建立他们自己的机器学习算法，供更广泛的使用。然而现在，工作人员的目标是建立一个具有强大“脚手架”的灵活基础设施，以确保国防部以外生产的更多模型能够被国防部负责任地部署。
“我认为将使用的大多数模型应该由承包商、专家、学术界或我们的合作伙伴来构建。我们应该允许来自任何地方的模型”。他指出，五角大楼目前对培养人工智能从业者更感兴趣，而不仅仅是雇佣一群新兴技术领域的专家。
“我们是否需要一群机器学习领域的博士来进行作战——我认为我们更希望有战士与一群机器学习领域的博士进行互动，而那群机器学习领域的博士为我们建立那些模型。所以，我们考虑的是‘模型周围的脚手架是什么？
用一个流行文化的例子来说明他的观点，即人工智能需要正确的支持结构，Martell引用了电影《编码偏见》。他说，这个故事是关于一名在麻省理工学院攻读本科学位的黑人女性，“想建立一个面部识别系统”，可以充当“判断她的情绪的镜子，然后告诉她一些事情，让她对自己的一天感觉更好。”
Martell指出，该算法“不会识别她的脸”——但一旦该女子戴上一个浅色的“陶瓷戏剧面具”，并把它戴在脸上，面部识别系统就会立即“捕捉到一张脸，作为面前的一个主题”。他解释说，“事实证明，那些旧的人脸识别模型对于白人男性非常有效”，但对于女性和有色人种就不那么准确了。
最终，制作这部电影的女人说服了主要的技术公司“增加更多的训练数据，以便他们的模型不再有偏见。”这些公司答应了，“现在他们使用的面部识别模型不再有偏见了”。
这是脚手架模型周围的一部分。这不仅仅是建立模型的数学。如果你想做负责任的人工智能，理解数据是否有偏差是极其重要的。所以需要认真思考这个问题。
“围绕该模型的部分脚手架是训练人们不仅要看系统正在说的东西，还要确保人们仍然在寻找系统遗漏的东西，”他补充说。“然后，当它错过它时，你必须能够说‘你错过了这个’，并将反馈纳入模型，以使模型变得更好。”
CDAO负责人强调其团队在2023年的首要任务是继续“思考那个脚手架”。Martell补充道，“我们现在的大部分精力都放在了质量数据层次上。”
3. 结语
从客户关系管理到库存优化，许多公司都在利用C3.AI公司的人工智能服务来改善他们的运营。众所周知，人工智能有可能改变企业的运营方式。许多领先的科技公司已经在一定程度上使用人工智能。但问题是，并非所有公司都拥有像大型科技公司那样的能力，可以部署自己的人工智能系统。
综合编译自：
https://defensescoop.com/2022/12/14/missile-defense-agency-taps-ai-and-machine-learning-to-prepare-for-next-gen-threats/等
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