数据、分析和人工智能采用战略

DEPARTMENTOFDEFENSE 数据、分析和人工情报采纳战略 加速决策优势 已清除用于公开发布▪2023年6月27日,▪国防部▪出版前和安全审查办公室 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 国防部数据、分析和人工智能采用策略 “美国的DNA是创新。它一再使我们能够驱动和掌握未来 战争的特点”。 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 前文 国防部（DoD）一直在投资人工智能（AI）并负责任地部署 支持数据和人工智能的系统已经超过60年了。今天，数据、分析和人工智能技术越来越多地提供给国防部组件，并为我们的服务成员提供价值。 随着行业的进步，国防部多年来对其数据进行了稳定而迅速的改进基础和分析能力：通过研发尝试人工智能， 将这些技术集成到业务和作战功能中，并为 随着我们的投资、实验和创新的继续和加速，我们的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，但美国及其军方拥有在人才、作战经验、技术可用性和系统方面具有较强的结构优势 整合-更不用说指导我们所做的一切的价值观了。为我们的员工配备更快做出更好决策的工具和资源将提高国防部业务的效率 行动，使我们的作战能力和指挥他们的人更加有效，并且创造机会采用新的运营概念。 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一个人的唯一工作组织或程序；它在我们所有人身上。例如，作为企业资源提供国防部数据， 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来指导分散行动在国防部，激发学习运动，并利用我们所有的人，流程， 和启用技术。 由于我们集成了分析和AI应用程序，我们已经观察到了它们的好处，并学到了至关重要的关于他们的局限性的教训。从会议室到战场，更多的工作仍然存在，例如 改善数据质量和网络基础设施。本战略作为我们将如何加强国防部部署数据、分析和人工智能功能的组织环境持久的决策优势。 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、授权和投资于我们的人民。我们不会通过 模仿。我们将通过领导我们的优势而成功：我们的民主价值观，我们的多元化和开放社会，我们的独创性文化，我们的创新基地，以及我们遍布全球的网络 盟友和合作伙伴。我们将共同利用数据、分析和人工智能来实现国防、安全和美国人民和世界的繁荣。 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2 1.本指南包括国防部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)，可信的AI和自治关键技术 路线图(2022)和国防部零信任战略(2022)。 2.2020年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data.Accessible-消费者可以检索数据。 可理解-消费者可以找到数据描述 识别内容、上下文和适用性。链接- 消费者可以利用互补的数据元素 通过与生俱来的关系。值得信赖-消费者可以对决策的所有方面的数据都有信心。 互操作-消费者和生产者有一个共同的 数据的表示和理解。安全- 消费者知道数据受到保护，免受未经授权的侵害使用和操纵。 国防部数据、分析和人工智能采用策略 3 战略环境 正如2022年国防战略(NDS)明确指出的那样，美国拥有我们的优势 竞争对手无法匹敌，其中包括我们多样化和开放的社会，我们的聪明才智文化，我们的创新基地，以及我们遍布全球的盟友网络和合作伙伴。该部利用这些优势 分配权力，使我们的全志愿力量的领导者能够在边缘创新并应用自己的将新旧能力结合到卓越的运营概念中的判断。 数据、分析和人工智能(AI)技术使领导者能够更快地做出更好的决策，从会议室到战场。因此，加速采用这些技术提出了一个 为该部各级领导人提供所需数据的前所未有的机会，以及充分发挥我们人民决策能力的潜力。 NDS还描述了美国需要维持和加强对人民的威慑 中华民国和其他战略竞争对手，他们已经广泛传达了他们将人工智能领域用于军事优势。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，允许国防部领导人优先考虑投资以加强威慑；链接交叉运动对抗竞争对手强制措施的结果；并在 在这个决定性的十年中，创造性地应对复杂的国家安全挑战的技术能力。 战略环境的紧迫性和新闻部必须运作的规模是巨大的。 该部处于有利地位，因为它已经建立了知情的战略指导基础 从过去几年的实践活动中吸取的教训。1该部门的第一个人工智能战略， 2018年发布的数据战略和2020年发布的修订后的数据战略是其中的两项基础性工作。2018年的AI战略强调需要为AI开发构建集中式基础设施，以桥接AI技术 该部研究和工程界的发展，并行使国际 在军事道德和人工智能安全方面的领导地位。2020年数据战略将该部设想为以数据为中心的可以利用数据支持高级功能的组织，以获得运营优势，并增加 效率，以及面向VAULTIS目标框架的企业数据管理活动。2 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，行业已经为联盟生产了更多的工具、平台和服务环境，实现更有效、更分散的数据管理以及分析和AI开发。 这些商业产品的采用使新闻部内的组织能够专注于 必要的内部转型努力，并部署政府拥有的工具、服务和平台，以 军事用例。该部门已与学术界，工业界以及盟友进行了成熟的合作and合作伙伴，并推广有关数据管理、负责任的AI和AI准备的最佳实践。实验和实地部署导致对数据质量和 大规模开发和部署高级分析和AI功能所需的可用性。 本国防部数据、分析和人工智能采用战略建立在并取代2018年人工智能战略和2020年数据战略，以继续该部门的数字化转型。该部门将连续 抓住迭代技术进步带来的机遇，以相关性的速度和 我们的全球使命的规模。为此，该部门需要跨数据，分析和AI的统一方法活动；受过良好教育、有能力的劳动力，熟练运用商业团队和工具；续先进的研究和快速的实验;并与我们的盟友有效整合和合作伙伴。 部门无法单独成功。我们的数据，分析和AI技术集成在 更广泛的美国政府政策，私营部门和学术合作伙伴网络，促进 创新和全球生态系统。我们需要一种系统、敏捷的数据、分析和人工智能采用方法 thatisrepeatablebyallDoDComponents.Thisstrategyoutlinesourapproachtoimprovingtheorganizational 我们的员工可以在其中部署数据，分析和AI功能以进行持久决策的环境优势。 主要结果 由于实施这一战略，国防部领导人和战士将能够迅速， 通过熟练地利用高质量数据、高级分析和人工智能，做出明智的决策一个持续的、结果驱动的、以用户为中心的开发、部署和反馈周期。 该部门在数据、分析和人工智能方面的投资将解决在 2022NDS，填补已验证的空白，以增强联合部队的作战能力，并加强企业基础需要维持持久的优势。提供数据、分析和人工智能功能 从会议室到战场的这种连续性认识到，作战决策优势是可以实现的由人员和项目办公室在距离 前线。加强该部作战和业务运营的决策优势是关键 保持一种有弹性的未来力量，可以动态地解决更广泛的运营问题运动和威慑，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 能力。 今天，整个部门都有多学科团队利用通用技术开发最佳实践。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 •与专注于客户需求的跨职能团队一起开发产品 •通过共享数字基础提供产品组合 •在操作环境中尝试最少可行的产品，以确定新的使用概念，提高能力，管理紧急风险 现在需要更多，而且规模更大。该部将采取多学科方法并实施 thesebestpracticestostrengthenitstechnology,humancapital,processes,andculture.Thisapproachhas 类似于从重型装甲部队转向具有更大机动性的部队。The 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，能够灵活应对不断变化的环境和技术. 国防部数据、分析和人工智能采用策略5 该部门的敏捷方法采用(图1)确保了之间的紧密反馈循环技术开发人员和用户通过持续的迭代、创新和 改进解决方案，实现决策优势。实践敏捷性和边做边学意志 加速部署速度-以数小时或数天为单位，而不是数月或数年为单位。开发人员、用户、主题专家以及测试和评估之间的迭代反馈循环 （T＆E）专家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，优先考虑 流程上的结果。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。该部门将朝着更大的整合迈进，透明度和跨组织边界的知识共享。增加数据扩散， 分析和人工智能技术将引入需要严格保护的技术漏洞 措施。这些风险将不是通过完美的预测来管理，而是通过持续的部署来管理以学习运动为动力。以这种方式开发能力使责任，确保 不仅是国防部系统的持续质量、稳定性和安全性，而且还提供了哪些工程师可以减少意外的偏见，并向用户灌输合理的信心。 该部门采用的敏捷方法确保了紧密的反馈循环技术开发人员和用户通过持续的迭代、创新和改进解决方案，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，这些目标支持国防部人工智能层次结构需求（图2）。AI需求层次结构是一个金字塔，质量数据作为其基础，因为所有分析和AI功能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，国防部领导人理解所需的基础模型和可视化 theirdomainandthekeyvariablesimpactingoutcomesinthosedomain.AtthetopofthepyramidisresponsibleAI，该部门设计，开发，部署和使用AI功能的动态方法 根据DoDAI伦理原则，同时提供更好，更快的见解和改进的任务结果。3Hierarchy的层由强大的流程集支持。提高数据质量和 通过有效的企业数据治理，可以实现富有洞察力的分析。 测试，评估，验证和验证对于负责任的AI来说是必不可少的。金字塔周围是推动者，例如数字人才管理，这有助于维持需求层次。 图2：战略目标和AI需求层次 TheHierarchyishelpfulasaframeworkforassessingDoDAIreademption,andforguidingtheDepartment’sgoalsto 加速采用数据、分析和人工智能技术，以建立持久的决策优势。这些 相互依存的目标，以及它们的支持活动和投资，跨越技术、人力资本、过程和文化领域，并在接下来的几页中进一步详细描述。 3.有关该部门负责任的AI计划的更多信息，请参阅“美国国防部负责任的人工情报战略和实施途径“。 国防部数据、分析和人工智能采用策略7 改善基础数据管理：提高相关数据的质量和可用性 DoD数据支持高级分析和人工智能功能。 与国防部副部长的备忘录一致 在创建数据优势时，该部门将数据视为产品，确保负责收集、存储和 管理相关数据以支持企业需求。所有DoD数据是企业资源。该部门将适应并实现开放标准架构，同时遵守 现有的国防部