数据、分析和人工智能采用战略（英）

国防部 数据、分析和人工智能采用战略 加速决策优势 已清除公开出版物■2023年6月27日，■国防部■出版前和安全审查办公室 国防部数据、分析和人工智能采用策略 TABLEOFCONTENTS 国防部数据、分析和人工智能采用策略 前文2 战略环境3 主要结果5 战略目标7 实施14 Conclusion17 附录A：质量数据19 “美国的DNA是创新……它一再使人们能够驾驶和掌握未来战争的特征。” 凯瑟琳·H·希克斯国防部副部长 国防部数据、分析和人工智能采用策略1 国防部数据、分析和人工智能采用策略 2 前文 60多年来，国防部（DoD）一直在投资人工智能（AI），并负责任地部署支持数据和AI的系统。如今，数据，分析和AI技术越来越多地用于DoDComponents，并为我们的服务成员提供价值。 随着行业的进步，国防部多年来一直在稳步快速地改进其数据基础和分析能力：通过研究和开发试验人工智能，将这些技术集成到业务和作战功能中，并为其大规模使用奠定基础。随着我们的投资，实验和创新的继续和加速，我们现在的任务是推动这些技术在整个企业中的传播。 尽管我们的战略竞争对手对人工智能有雄心勃勃的目标，但美国及其军方在人才、作战经验、技术可用性和系统集成方面拥有强大的结构优势，更不用说指导我们一切工作的价值观了。为我们的员工配备工具和资源，以更快地做出更好的决策，将提高国防部业务运营的效率，使我们的作战能力和指挥他们的人员更加有效，并创造采用新的作战概念的机会。 负责任地、快速地实现数据、分析和人工智能的全部承诺并不是单个组织或项目的唯一工作；它取决于我们所有人。例如，将DoD数据作为企业资源提供，需要更多的共享和协作，而不是更少。我们寻求一种敏捷的战略方法，指导整个国防部的分散行动，激发学习活动，并利用我们所有的人员，流程和启用技术。 当我们集成分析和人工智能应用程序时，我们观察到了它们的好处，并学到了关于它们局限性的重要教训。从会议室到战场，还有更多的工作要做，例如改善数据质量和网络基础设施。该战略是我们如何加强组织环境的指南，在该环境中，国防部部署数据、分析和人工智能功能以获得持久的决策优势。 成功保卫国家取决于我们的人民。正如我们一直所做的那样，国防部将继续信任、支持、授权和投资我们的员工。我们不会通过模仿超过我们的对手。我们将以我们的优势取得成功：我们的民主价值观，我们的多元化和开放的社会，我们的独创性文化，我们的创新基础，以及我们遍布全球的盟友和合作伙伴网络。我们将共同利用数据、分析和人工智能，为美国人民和世界的国防、安全和繁荣服务。 凯瑟琳·H·希克斯国防部副部长 3 国防部数据、分析和人工智能采用策略 1.该指南包括国防部AI战略（2018），国防部数字现代化战略（2019），国防部数据战略（2020），国防部企业DevSecOps战略指南（2021），国防部软件现代化战略（2022），可信AI和自主关键技术路线图（2022）和国防部零信任战略（2022）。 2.2020年美国国防部数据战略概述了以下七个目标（VAULTIS） ：可见-消费者可以找到所需的数据。可访问-消费者可以检索数据。可理解-消费者可以找到数据描述以识别内容，上下文和适用性。链接-消费者可以通过与生俱来的关系利用互补的数据元素。值得信赖-消费者可以对数据的各个方面充满信心，以进行决策。互操作-消费者和生产者对数据有共同的表示和理解。安全-消费者知道数据受到保护，防止未经授权的使用和操纵。 战略环境 正如2022年国防战略（NDS）所明确指出的那样，美国拥有我们的竞争对手无法比拟的优势，其中包括我们多样化和开放的社会，我们的独创性文化，我们的创新基地以及我们遍布全球的盟友和合作伙伴网络。该部门通过分配权力来利用这些优势，使我们的全志愿力量的领导者能够在边缘进行创新，并运用自己的判断将新旧能力结合到卓越的运营概念中。数据、分析和人工智能(AI)技术的最新进展使领导者能够更快地做出更好的决策，从董事会到战场。.因此，加速采用这些技术提供了前所未有的机会，可以为该部各级领导人提供所需的数据，并充分利用我们人民的决策能力。 NDS还描述了美国需要维持和加强对中华人民共和国和其他战略竞争对手的威慑，这些竞争对手已经广泛传达了他们将人工智能用于军事优势的意图。加速采用数据、分析和人工智能技术将实现持久的决策优势，使国防部领导人能够优先考虑投资以加强威慑力;将对抗竞争对手强制措施的跨领域运动结果联系起来;并在这个决定性的十年中部署技术能力的不断进步，以创造性地应对复杂的国家安全挑战。 战略环境的紧迫性和新闻部必须运作的规模是巨大的。该部门处于优势地位，因为它已经建立了战略指导的基础，并借鉴了过去几年实践活动中的经验教训。1该部门于2018年发布的第一个人工智能战略和2020年发布的修订后的数据战略是其中的两个基础工作。2018年人工智能战略强调，需要为人工智能发展建立集中式基础设施，弥合人工智能技术发展与国防部研究和工程界的联系，并在军事道德和人工智能安全方面发挥国际领导作用。2020年数据战略将该部门设想为一个以数据为中心的组织，可以利用数据支持的高级功能来实现运营优势和提高效率，并将企业数据管理活动导向VAULTIS目标框架。 国防部数据、分析和人工智能采用策略 4 自从这些策略发布以来，行业已经为联合环境提供了更多的工具、平台和服务，实现了更有效、更分散的数据管理 、分析和人工智能开发。 这些商业产品的采用使该部内的组织能够专注于必要的内部转型工作，并为军事用例部署政府拥有的工具，服务和平台。该部门与学术界，工业界以及盟国和合作伙伴进行了成熟的合作，并促进了数据管理，负责任的AI和AI准备方面的最佳实践。 实验和部署使人们对大规模开发和部署高级分析和AI功能所需的数据质量和可用性有了更深入的了解。 国防部数据、分析和人工智能采用战略建立并取代了2018年人工智能战略和2020年数据战略，以继续部门的数字化转型。新闻部将以相关性的速度和我们全球使命的规模，不断抓住迭代技术进步带来的机遇。为此，该部门需要在数据，分析和人工智能活动中采用统一的方法;受过良好教育，有能力的员工队伍，善于整合商业团队和工具;持续的高级研究和快速实验;并与我们的盟友和合作伙伴进行有效的整合。该部门无法独自取得成功。我们的数据、分析和人工智能技术集成在更广泛的美国S.政府政策，促进创新的私营部门和学术合作伙伴网络以及全球生态系统。我们需要一种系统、敏捷的数据、分析和人工智能采用方法，所有DoD组件都可以重复。这一战略概述了我们改善组织环境的方法，在该环境中，我们的员工可以部署数据、分析和人工智能功能，以获得持久的决策优势。 作为实施这一战略的结果，国防部领导和战士将能够通过熟练地利用高质量的数据、高级分析和人工智能，作为持续的、结果驱动的、以用户为中心的开发、部署和反馈周期的一部分，做出快速、明智的决策。 主要结果 美国国防部在数据、分析和人工智能方面的投资将解决2022年NDS中确定的关键运营问题，填补经过验证的空白，以增强联合部队的作战能力，并加强维持持久优势所需的企业基础。在从会议室到战场的连续体中部署数据、分析和人工智能功能，认识到战斗决策优势是由远离前线的人员和项目办公室做出的数百或数千个决策实现的。加强该部作战和业务运营的决策优势是维持一支具有韧性的未来部队的关键，该部队可以解决更广泛的运营问题，动态地进行战役和威慑，并在必要时在冲突中获胜。 决策优势是具有以下结果的竞争条件： •对战场空间的认识和理解 •自适应力规划与应用 •快速、精确和有弹性的杀伤链 •弹性维持支持 •高效的企业业务运营 敏捷、以用户为中心、以产品为中心的开发对于实现这些成果至关重要，因为人类和机器将共同负责、有效地利用数据 、分析和人工智能功能。 如今，整个部门都有多学科团队利用共同的技术开发最佳实践。这些实践包括： •采用敏捷开发的基本原则和方法 •构建直观的界面以加速人类对新技术的采用 •开发具有交叉的产品- •通过共享数字基础提供产品组合 专注于客户需求的职能团队 •在运营环境中尝试最少可行的产品，以识别新的使用概念，提高能力并管理紧急风险 这种方法的含义类似于从重型装甲部队转向具有更大机动性的部队。该部门将通过充满活力和持续的能力交付渠道来增强其竞争优势，该渠道可以灵活应对不断变化的环境和技术. 该部门采用的敏捷方法（图1）通过迭代、创新和改进解决方案的连续循环，确保了技术开发人员和用户之间的紧密反馈循环，从而实现了决策优势。实践敏捷性和边做边学将加快部署速度-以数小时或数天为单位，而不是数月或数年。在开发人员，用户，主题专家以及测试和评估（T＆E）专家之间创建有效的迭代反馈循环，将确保功能更加稳定，安全，道德和值得信赖。 图1：采用敏捷方法来扩大决策优势成果 采用敏捷方法强调速度交付和持续改进，将结果优先于流程。评估速度需要组织敏捷性and学习通过早期和持续的现实世界反馈。新闻部将朝着跨组织边界的更大整合，透明度和知识共享迈进。数据、分析和人工智能技术的日益扩散将引入需要严格保护措施的技术漏洞。这些风险将不是通过完美的预测来管理，而是通过学习活动的持续部署来管理。以这种方式开发能力。责任，不仅确保国防部系统的持续质量、稳定性和安全性，还提供了工程师可以减少意外偏见并向用户灌输合理信心的手段。 该部门采用的敏捷方法通过迭代、创新和改进解决方案的连续循环，确保技术开发人员和用户之间的紧密反馈循环，从而实现决策优势。 国防部数据、分析和人工智能采用策略6 战略目标 该部门将把战略努力集中在几个相互依赖的目标上，以支持国防部人工智能需求层次(图2)。AI需求层次结构是一个以高质量数据为基础的金字塔，因为所有分析和AI功能都需要可信的高质量数据来支持决策者。层次结构中的下一层是有见地的分析和指标，国防部领导者了解他们的领域以及影响这些领域结果的关键变量所需的基础模型和可视化。金字塔的顶端是负责任的人工智能，这是部门根据国防部人工智能伦理原则设计、开发、部署和使用人工智能功能的动态方法，同时提供更好、更快的洞察力和改进的任务成果。通过有效的企业数据治理，可以提高数据质量和有洞察力的分析。健全的测试 、评估、验证和验证保证流程对于负责任的AI至关重要。金字塔周围的推动者，如数字人才管理，有助于维持需求层次。 图2：战略目标和AI需求层次 层次结构作为评估DoDAI准备情况的框架，以及指导部门加快采用数据、分析和AI技术以建立持久决策优势的目标。这些相互依存的目标及其支持活动和投资跨越技术，人力资本，流程和文化领域，并在接下来的几页中进一步详细描述。 3.有关国防部负责任的人工智能计划的更多信息，请参阅“美国国防部负责任的人工智能战略和实施途径”。 国防部数据、分析和人工智能采用策略7 8 改善基础数据管理：提高相关国防部数据的质量和可用性，以支持高级分析和人工智能功能。 根据国防部副部长关于创造数据优势的备忘录，国防部将重视数据作为产品，确保负责任地收集、存储和管理相关数据，以支持企业需求 。所有的DoD数据都是企业资源。该部门将调整和实施开放标准架构 ，同时遵守国防部现有的网络安全政策，并随着技术的发展遵循数据道德、数据保护和设计方面的行业最佳实践。该部门还将继续使其数据更加可见，可访问，可理解，链接，可信赖，可互操作和安全（VAULTIS）。组件将使用数据质量维度和2020年国防部数据战略中首次概述的VAULTIS框架来跨生命周期评估其数据。4 国防部的数据管理重点最初将优先考虑提高数据质量和管理数据，以支持国防部长的优先领域。为了提高整个企业的国防部数据质量，该部将在数据提供商和用户之间开发和实施分散的网络。该网络将由基于流程的组件和技术组件组成，跨数据域分配所有权，并将数据视为产品。数据域所有者和数据产品团队将负责管理他们拥有和生产的数据产品