Нельзя сказать, что Министерство обороны ничего не пытается изменить. Так, в 2019 году были созданы частно-государственные партнерства по развитию ИИ с MIT и университетом Карнеги-Меллона.
Существует противоречие между стремлением заказчика получить надежные и безопасные решения и потребностью разработчика проверить платформы в реальных условиях. В существующей системе контрактации для Министерства обороны предусмотрена сдача полностью готовых, протестированных изделий. Однако в случае ИИ это невозможно. ИИ по самой своей природе требует дообучения на практических повседневных реальных данных. Поэтому необходимо изменить в соответствии с современными требованиями порядок контрактации.
Даже самые передовые алгоритмы ИИ потерпят неудачу если будут реализовываться на компьютерах с недостаточной вычислительной мощностью. Хотя Америке принадлежит 2/3 из 50 наиболее мощных суперкомпьютеров, проблема вычислительной мощности для ИИ остаётся острой. Суперкомпьютеры на сегодняшний день – это в подавляющем большинстве научные машины. Массовому производству сверхмощных компьютеров, ориентированных в том числе на облачные вычислительные платформы, а именно такие компьютеры нужны ИИ, пока уделяется меньше внимания, чем они того заслуживают.
Нельзя не отметить, что правительство США не использует должным образом коммерческий ИИ для улучшения своей повседневной работы и экономии средств налогоплательщиков. Несмотря на многочисленные решения правительства, министерства и ведомства так и не перешли к электронному документообороту, так и не оцифровали в отличие от университетов и бизнеса свои архивы, так и не перешли на предоставление сведений в машиночитаемой форме.
Обучение и рекрутинг талантов в области ИИ
Комиссия делает вывод, что оборонные и разведывательные ведомства США нуждаются в кадровой революции. Значительная часть их работников не только не способна заниматься разработкой ИИ на стадии определения технических заданий, но и не подготовлена к его эксплуатации. Особенно это характерно для гражданских министерств и учреждений правительства.
До сих пор кадровая работа на федеральном уровне характеризуется беспорядочным набором и отсутствием продуманной системы управления талантами в сочетании с отсутствием вычислительных мощностей и качеством больших данных правительственного характера. Комиссия полагает, что конкурировать с бизнесом и университетами за таланты правительству будет чрезвычайно сложно. Поэтому необходимо шире использовать практику частно-государственных партнерств. В рамках этих партнерств функции разработки должны оставаться за бизнесом и университетами, а эксплуатации – за правительственными учреждениями. Соответственно главная цель правительства в кадровой работе – это в сотрудничестве с университетами начать сплошную переподготовку административных кадров к использованию ИИ. Вероятно, в ближайшие два-три года специалист, не прошедший переподготовку по применению ИИ и не сдавший квалификационный экзамен, не должен иметь возможность занимать сколько-нибудь значимую должность в правительстве.
Согласно рекомендациям Комиссии, органам и структурам национальной безопасности необходимо пересмотреть требования к кадрам в связи с революцией ИИ. Они должны быть способны качественно и эффективно выполнять шесть функций:
– планирование и разработка организационных документов;
– приобретение и обслуживание программно-аппаратных средств ИИ;
– осуществление анализа больших, умных, разнородных данных;
– формулирование требований к разработчикам по совершенствованию программно-аппаратных решений с позиции заказчиков;
– общение с разработчиками, пользователями, сервисными специалистами в области ИИ по вопросам эксплуатации этих систем;
– принятие решения о том, когда и для чего нужно использовать инструменты ИИ.
В каждом министерстве и ведомстве должно быть сформировано ядро пользователей и сервисных сотрудников, берущих на себя функции наиболее эффективного применения ИИ в практике работы ведомства и оказания помощи специалистам ведомства в практическом применении ИИ. Без формирования таких лидирующих ядер оборонные и разведывательные ведомства в условиях полной безграмотности персонала в части практического использования ИИ не смогут эффективно применять самые передовые решения.