编者按：美国防部12月11日宣布，将解散此前成立的利马工作组，并成立人工智能快速能力小组（AI RCC），以加速国防部采用和交付前沿和先进的人工智能能力。
人工智能快速能力小组将通过旨在将先进人工智能交到作战人员手中的有针对性的举措，使美国防部能够快速行动，利用生成式人工智能等新兴技术，同时构建基础技术推动因素，以便在美国防部范围内推广相关技术。该小组将由美国防部首席数字和人工智能办公室（CDAO）管理，并与国防创新机构（DIU）合作执行。该小组正在利用利马工作组的研究结果来加速和扩大尖端AI工具在15个生成式AI用例中的部署，这些用例涵盖作战和体系管理。CDAO和DIU将在2024和2025财年向该小组投入1亿美元以构建AI就绪的技术堆栈，重点涉及四方面工作：一是投资3500万美元用于支持4项前沿人工智能试点项目，其中2项侧重于作战用例、2项侧重于体系管理，以展示生成式人工智能在国防领域的影响；二是投资2000万美元构建用于AI开发、实验和测试的数字“沙箱”和计算能力，其中2025年1月和2025年夏季各推出2个沙箱；三是投资500万美元用于加强CDAO在全球信息优势实验中开展的人工智能测试；四是投资4000万美元用于资助新兴公司以获取利用GenAI的创新解决方案。
根据CDAO发布的《利马工作组执行摘要》报告，利马特别工作组的主要发现包括：一是需要通过实验和迭代才能实现的运营和管理应用机会非常广泛；二是GenAI功能重大限制增加了在特定用例中应用的风险；三是美国防部GenAI的未来取决于是否拥有足够的技术人才和计算资源；四是美国防部需要不断发展政策以适应GenAI的独特方面。报告提出三项主要建议：一是继续快速试点GenAI以发现和发展其最具影响力的应用程序；二是与业界和学术界合作以改进和适当利用GenAI；三是通过简化美国防部的GenAI政策、提高整个部队的AI素养基线以及获取必要的计算资源（云或本地），为最佳试点扫清扩大规模的障碍。报告建议立即采取以下措施：一是支持开发实验环境和练习以验证概念和试点项目；二是监控和采用新的GenAI和GenAI测试、评估、验证和确认技术；三是持续支持美国防部参与制定GenAI安全标准的跨部门努力；四是持续研究和开发工作以解决美国防部独有的GenAI分类和安全问题；五是为GenAI制定全面的采购战略并提供资源；六是继续建立和协调指导方针、护栏、框架和政策；七是探索并加速提高操作授权流程效率的选项；八是继续征集、开发、交流和发布有关GenAI的信息，以更好地理解GenAI的能力和局限性，并统一负责任的AI方法。
奇安网情局编译有关情况，供读者参考。
人工智能快速能力小组（AI RCC）
12月11日，美国防部首席数字和人工智能办公室（CDAO）成立了人工智能快速能力小组（AI RCC），负责加速国防部采用和交付前沿和先进的人工智能能力。通过旨在将先进的人工智能交到作战人员手中的有针对性的举措，AI RCC将使美国防部能够快速行动，利用生成式人工智能（GenAI）等新兴技术，同时构建基础技术推动因素，以便在美国防部范围内推广这些技术。
AI RCC将由首席数字和人工智能办公室（CDAO）管理，并与国防创新机构（DIU）合作执行。AI RCC正在利用利马工作组（TFL）的研究结果来加速和扩大尖端AI工具在15个生成式AI用例中的部署，这些用例涵盖作战和体系管理。
作战：指挥控制（C2）和决策支持、作战规划、后勤、武器开发与测试、无人驾驶和自主系统、情报活动、信息作战和网络作战
体系管理：财务系统、人力资源、体系后勤与供应链、医疗保健信息管理、法律分析与合规、采购流程、软件开发与网络安全
通过AI RCC，CDAO和DIU将在2024财年和2025财年投入1亿美元，通过以下投资开发以GenAI为重点的试点、一个试点开发沙箱和以用户为中心的实验。
构建AI就绪技术堆栈
3500万美元用于前沿人工智能试点项目：有必要加速整个美国防部体系从分析人员到作战人员再到财务经理对生成式人工智能的采用。这些应用可以提高国防部的效力和效率。这笔资金将支持4项试点工作（其中2项侧重于作战用例，2项侧重于体系管理）以展示生成式人工智能在国防领域的影响。CDAO将与作战司令部和其他国防部利益相关者合作，以90天的实验和增量进行试点。这项计划是首次部署前沿人工智能模型以实时支持作战人员需求的重大举措。
2000万美元用于针对AI开发、实验和测试的计算和“沙箱”：为使整个体系能够识别前沿的AI用例，CDAO正在建立数字“沙箱”，以便在政府网络上进行测试和实验。根据“开放数据和应用程序政府拥有的可互操作存储库”（Open DAGIR）结构，CDAO将为这项工作提供多个基于云的开发环境，最初将于2025年1月推出2个沙箱，随后在2025年夏季推出另外2个沙箱。这些沙箱将与云服务提供商合作实施，并将利用行业将前沿AI模型、开发工具和微调功能纳入沙箱中。
500万美元用于以用户为中心的快速实验：CDAO将利用其横跨全球作战司令部的全球信息优势实验（GIDE），将人工智能试点纳入现实世界的实验。这笔资金将使各作战司令部的作战人员能够直接测试前沿模型，并向技术开发人员提供实时反馈，确保技术进步与作战人员的需求同步发展。
4000万美元用于提供给新兴公司来获取利用GenAI的解决方案：CDAO将向非传统和小型企业授予小型企业创新研究（SBIR）资金，用于利用GenAI创建优先应用程序的创新解决方案。这将侧重于关键任务的前沿模型的兴起，从作战规划到后勤再到自主。这些授予将允许应用程序与开发沙箱和计算的基础体系投资并行开发，确保有创新的解决方案可以尽快扩展。
扩大人工智能开发与保障
处于技术进步前沿的AI试点将需要扩展底层资源，例如数据标记服务和架构，这些资源为先进的AI解决方案提供支持。CDAO将通过以下方式在整个美国防部范围内扩展AI：
投资2000万美元建设AI支架以实现快速AI开发：为确保模型可用、准确且与任务相关，CDAO与Scale AI公司建立了体系级AI框架合作伙伴关系。这项工作提供服务，在整个体系可访问的开发环境中生成可用于AI的数据，从而实现AI试点的快速开发。
扩大对作战人员战略和战术数据堆栈和服务的访问：融合联合全域指挥控制（CJADC2）是美国国防部开发解决方案以向指挥官提供信息和决策优势的方法。利用尖端的数字和人工智能解决方案，CDAO正在引领将数据访问从战略层面扩展到战术层面的努力。在战略层面，CDAO已与Palantir公司签订了价值5亿美元的体系合同，以访问美国防部的适用数据堆栈和任务指挥应用程序。Palantir公司的能力补充了CDAO在战术层面上以1亿美元收购Anduril公司的边缘数据集成服务，这将使CDAO能够提供弹性数据网格，以实现跨网络、领域、组织和梯队的低延迟数据交换。这些体系级数据堆栈和服务是可扩展的，因此随着需求的增加，CDAO将能够继续扩展访问权限和资源。CDAO还将能够利用最近建立的Anduril与Palantir合作伙伴关系、与Frontier AI公司的合作伙伴关系以及Open DAGIR原则，在核心Palantir和Anduril基础设施中部署与运营相关的Frontier AI解决方案。
投资1000万美元开发AI测试工具：CDAO正在资助前沿人工智能测试工具，这些工具将创建一系列基准、测试数据集和工具，以快速分析前沿人工智能模型是否适合美国防部任务，从而加快人工智能应用于任务的速度。
改进操作授权（ATO）到职流程：ATO流程是产品在政府网络和系统上安全运行的必要条件。为了响应业界对驾驭这一流程的挑战的反馈，CDAO通过每月培训课程、标准化模板和网络风险评估工具实施了以风险为中心且敏捷的网络安全生态系统。根据美国防部2500多次成功实施的经验教训，CDAO设定了可衡量的目标来提高效率和效力，包括：将网络安全专业人员和风险评估员的到职时间缩短25%；将首次提交的ATO批准成功率提高30%；通过嵌入式人员和培训课程将项目参与度提高40%。
投资2500万美元用于尖端数字解决方案以提高美国防部业务效率：CDAO正在资助一套工具，利用软件和服务领域的商业最佳实践来提高美国防部业务运营效率并实现成本节约。这些努力包括人力资本计划、采购流程的改进以及美国防部业务工具的优化。
推出人工智能语言翻译功能：CDAO正在扩大部署一项价值500万美元的企业奖励，用于开发一款AI翻译应用程序，这是继DIU在该部门测试该功能之后的又一项工作。Lilt公司的软件提供了支持AI的语言翻译功能。这将使美军各军种和作战司令部的数百名用户能够快速翻译文本，减少翻译错误，并腾出语言专家的时间进行详细翻译。
扩展人工智能应用的工具和资源：CDAO正在加快现有的努力，促进整个美国防部采用人工智能，包括：最近发布的负责任人工智能工具包的GenAI版本，该工具包提供定制工具，旨在提高GenAI技术的保证；人工智能准备途径，为将人工智能融入美国防部运营提供了路线图和基本工具；用于提升技能和招募数字人才的工具，例如目前正在为预备役和国民警卫队中的数字技能人员使用的按需数字平台和GigEagle人才中心。
企业如何与国防部合作
与行业合作对于快速利用AI能力至关重要。非传统采购工具对于美国防部来说是必不可少的，它可以最大限度地减轻供应商负担并从行业中获取新人才。
拥有创新型AI解决方案的公司可以在CDAO的Tradewinds解决方案市场上提交宣传视频，或向DIU的开放商业解决方案空缺（CSO）提交解决方案简介。美国防部计划在未来发布更多以AI为中心的挑战。
利马工作组执行摘要
2023年8月，美国防部副部长在首席数字和人工智能官办公室（CDAO）内成立了利马工作组，以开发、评估、推荐和监控整个国防部的生成式人工智能（GenAI）能力，尤其是大语言模型（LLM）。这项任务和本报告符合《关于提升美国 在人工智能领域的领导地位、利用人工智能实现国家安全目标以及促进人工智能的安全性和可信度的备忘录》（以下简称2024年人工智能国家安全备忘录）。2024年人工智能国家安全备忘录指示美国国家安全界“利用先进的人工智能技术，并采取适当的保障措施，实现国家安全目标”，并强调LLM在“人工智能格局发生转变”期间保持美国优势的关键作用。
本报告介绍了利马工作组在美国防部副部长成立该工作组备忘录中阐明的五个目标下取得的成就和发现：
加速有前景的GenAI计划和联合解决方案；
将不同的开发和研究工作联合起来，形成美国防部实践社区；
评估条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施和政策方面的解决方案（DOTMLPF-P）；
推动教育并建立负责任的实施文化；
确保美国防部与跨机构、国际、教育、民间社会和行业伙伴的协调合作。
主要发现
利马特别工作组的主要发现包括：
需要通过实验和迭代才能实现的运营和管理应用机会非常广泛。随着各单位开始试用GenAI应用，他们发现了需要解决的技术和政策挑战以及可以抓住的新机会。这些试点是美国防部扩展GenAI解决方案的关键第一步，但已经遇到了重大挑战，尤其是在扩展解决方案方面。
GenAI的功能存在重大限制，这增加了在特定用例中应用GenAI的风险，尽管其功能和限制正在迅速变化。GenAI当前的技术问题（如幻觉、缺乏可解释性、安全漏洞以及有限的测试和评估技术）制约了其部署。虽然这项技术永远不会完美，但领导者必须只在适合的情况下部署GenAI，并且用户在将GenAI部署到安全或安全关键应用中前必须了解其功能和限制。同时，美国防部必须随时了解改进和发展进展，以负责任地加速使用。
美国防部GenAI的未来取决于是否拥有足够的技术人才和计算资源。GenAI目前已在私营部门推出，商业伙伴也愿意合作，但要采用这些工具，美国防部需要懂得如何使用这些工具的领导者和用户，以及足够的计算能力来支持GenAI的规模化运营。目前正在进行的许多试点项目都得到了具有深厚技术知识和与商业开发商合作能力的远见卓识的领导者的支持，但即使是最先进的试点项目也面临着无法获得计算资源的挑战。此外，培训时间长、计算资源成本高（尤其是对于高级模型而言），对GenAI的广泛采用构成了重大障碍，美国防部必须紧急解决这个问题。
美国防部的政策需要不断发展，以适应GenAI的独特方面。GenAI独特的开发流程、持续测试、评估、验证和确认（TEVV）方法以及维护要求受到传统以硬件为中心的采购流程的严重阻碍。同样，GenAI带来了独特的网络安全问题，其发展速度超过了传统的网络授权流程和政策。以推动美国优势所需的速度和规模收购和采用GenAI将需要一定的灵活性，以便快速抓住新机遇，迅速解决新出现的问题。
建议摘要
继续快速试点GenAI，以发现和发展其最具影响力的应用程序。通过提高计算基础设施和商业技术专长的可访问性、在主要云服务提供商间建立LLM服务的临时授权、在试点工作中嵌入测试和评估团队以及确保前沿模型可以在国防部领域获得许可，来支持这些试点。通过投资教育和有关GenAI系统功能和局限性的通俗易懂的语言指导，为这些试点用户做好准备。
与业界和学术界合作，改进和适当利用GenAI。在商业领域和学术界的帮助下，GenAI技术仍在快速发展。这一发展已经开始解决GenAI的一些已知缺陷，这些缺陷阻碍了其广泛应用，例如幻觉。美国防部的战略应该是利用这个快速变化领域的商业解决方案和人才，并将任何研发工作集中在商业解决方案不足以完成军事任务的情况上。
通过简化美国防部的GenAI政策、提高整个部队的AI素养基线以及获取必要的计算资源（云或本地），为最佳试点扫清扩大规模的道路。建立扩展所需的计算资源将尤为重要，美国防部将需要表明其对机密云计算的预计需求以及对本地计算的需求规模。
立即采取的下一步措施
前进的道路：CDAO建议将利马工作组作为一个独立单位取消，并将其与括号中列出的主要责任办公室（OPR）中的以下GenAI采用工作结合起来：
支持开发实验环境和练习以验证概念和试点项目，从而在体系范围部署前更深入地了解GenAI的能力和局限性。（主要责任办公室：CDAO；协调责任办公室：国防创新机构、作战司令部）
监控和采用新的GenAI和GenAI TEVV技术，与组织或培训工作相结合，解决技术缺陷，以降低部署中出现技术缺陷的概率和影响。建立主动的外联和监控，以在行业和学术界推动GenAI的进步，为美国防部活动提供信息，并确保国防部始终处于技术前沿。（主要责任办公室：CDAO；协调责任办公室：作战实验鉴定主任）
持续支持美国防部参与制定GenAI安全标准的跨部门努力，并与学术界和商业界合作，为初创企业和小型供应商开发可负担的解决方案。（主要责任办公室：CDAO；协调责任办公室：首席信息官、采购与保障副部长、政策副部长、情报与安全副部长）
持续研究和开发工作，以解决美国防部独有的GenAI分类和安全问题，例如通过聚合进行分类。此外，为了避免员工查询无意中泄露数据到商业和不安全的GenAI服务，加速扩展美国防部保护的GenAI实验平台（如NIPRGPT和CamoGPT），为感兴趣的GenAI用户提供使用商业和不太安全的模型的替代方案。（主要责任办公室：CDAO；协调责任办公室：首席信息官、情报与安全副部长）
为GenAI制定全面的采购战略并提供资源，涵盖试点项目和规模化研发及运营网络能力的开发、采购、评估和维护。解决GenAI工具和计算能力的托管维护问题，以最大程度地提高运营和研发的效率。（主要责任办公室：CDAO；协调责任办公室：国防创新机构、首席信息官）
继续构建和协调用于创新或部署GenAI解决方案的指导方针、护栏、框架和政策。（主要责任办公室：CDAO；协调责任办公室：政策副部长）。
探索并加速提高ATO流程效率的选项，包括通过应用GenAI。定期更新可能特定于GenAI的网络风险政策，并尽可能协调政策，以允许整个国防部接受ATO。让授权官员（AO）参与GenAI实践或讨论社区。维护LLM操作权限（ATO）仪表板，以便各司令部具有有关具有临时测试授权（IATT）的LLM平台或国防部飞地上的ATO的相关信息。（主要责任办公室：CDAO；协调责任办公室：首席信息官）
继续征集、开发、交流和发布有关GenAI的信息，以支持更好地理解GenAI的能力和局限性，并统一负责任的AI方法。制定开展低风险实验的指导方针，并表彰和奖励发起和为负责任的试点做出贡献的领导。维持实践社区，以促进知识交流、解决问题和加速GenAI能力发展。（主要责任办公室：CDAO，协调责任办公室：各军事部门）
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