Avanzar una IA y un ML digno de confianza e identificar las mejores prácticas para escalar la IAi

Por John P. Desmond, editor de tendencias de IA
El avance de la IA y el aprendizaje automático digno de confianza para mitigar los riesgos de la agencia es una prioridad para el Departamento de Energía Americano (DOE), y la identificación de las mejores prácticas de implementación de IA a gran escala es una prioridad para la Administración de Servicios Generales de los Estados Unidos ( GSA).
Esto es lo que los participantes aprendieron en dos sesiones en IA Gobierno mundial Evento en vivo y virtual celebrado en Alexandria, Virginia. La semana pasada.

Pamela Isom, directora de la IA y la Oficina de Tecnología del DOE, quien habló sobre el progreso de las técnicas de AI y ML Trust para mitigar los riesgos de la agencia, estuvo involucrado en la proliferación del uso de IA en toda la agencia durante varios años. Al centrarse en la IA aplicada y la ciencia de los datos, supervisa las políticas y los estándares de atenuación de riesgos y ha participado en la aplicación de IA para salvar vidas, luchar contra el fraude y fortalecer la infraestructura de ciberseguridad.
Ella subrayó la necesidad de que el esfuerzo del proyecto AI formara parte de una cartera estratégica. «Mi oficina está allí para dirigir una opinión holística sobre la IA y mitigar los riesgos uniéndonos para enfrentar los desafíos», dijo. El esfuerzo es asistido por la AI y la Oficina de Tecnología del DOE, que se centra en la transformación del DOE en una compañía de IA de recorte al acelerar la investigación, desarrollo, entrega y adopción de ‘IA.
«Le digo a mi organización que sea consciente del hecho de que puede tener toneladas y toneladas de datos, pero puede que no sea representativa», dijo. Su equipo examina ejemplos de socios internacionales, industria, mundo académico y otras agencias de resultados «podemos confiar» de los sistemas que incorporan la IA.
«Sabemos que la IA es una disruptiva, tratando de hacer lo que los humanos hacen y lo hacen mejor», dijo. “Está más allá de la capacidad humana; Va más allá de los datos en las hojas de cálculo; Esto puede decirme qué haré entonces antes de contemplarlo yo mismo. Es tan poderoso ”, dijo.
En consecuencia, se debe prestar especial atención a las fuentes de datos. “La IA es vital para la economía y nuestra seguridad nacional. Necesitamos precisión; Necesitamos algoritmos en los que podamos confiar; Necesitamos precisión. No necesitamos una descripción general «, dijo Isom, y agregó,» y no olvide que tiene que monitorear la salida de los modelos mucho después de su viaje. »»
Guía de pedidos ejecutivos de GSA Trabajo de IA
El Decreto Ejecutivo 14028, un conjunto detallado de acciones para combatir la ciberseguridad de las agencias gubernamentales, publicada en mayo de este año, y el decreto ejecutivo 13960, promoviendo el uso de una IA confiable en el gobierno federal, emitido en diciembre de 2020, le proporcionó Preciosas guías de trabajo.
Para ayudar a gestionar el riesgo de desarrollo y despliegue de IA, ISOM ha producido el libro de juegos de gestión de riesgos de IA, que proporciona asesoramiento sobre la funcionalidad del sistema y las técnicas de mitigación. También tiene un filtro para principios éticos y confiables que se tienen en cuenta a lo largo de las etapas del ciclo de vida de la IA y los tipos de riesgos. Además, el libro de juegos está vinculado a decretos relevantes.
Y proporciona ejemplos, como sus resultados de precisión del 80%, pero quería el 90%. «Algo no va allí», dijo Isom, y agregó: «El libro de juegos te ayuda a ver este tipo de problemas y lo que puedes hacer para mitigar los riesgos y qué factores necesitas sopesar cuando diseñas y construye tu proyecto. «
Aunque en la actualidad Dee interna, la agencia está examinando los próximos pasos en una versión externa. «Lo compartiremos pronto con otras agencias federales», dijo.
Las mejores prácticas de GSA para la escala de los proyectos de IA descritos

Anil Chaudhry, director de implementaciones federales de IA para el Centro de Excelencia IA (COE) de la GSA, que ha hablado de las mejores prácticas para la implementación de LAI a gran escala, tiene más de 20 años de experiencia en la entrega de tecnologías, Operaciones y gestión de programas de defensa, inteligencia y sectores de seguridad nacional.
La misión del CEO es acelerar la modernización de las tecnologías a través del gobierno, mejorar la experiencia pública y aumentar la eficiencia operativa. «Nuestro modelo de negocio es asociar con los expertos de la industria para resolver problemas», dijo Chaudhry, y agregó: «No estamos recreando soluciones de la industria y duplicándolas».
El CEO proporciona recomendaciones a las agencias asociadas y trabaja con ellos para implementar los sistemas de IA porque el gobierno federal está fuertemente comprometido con el desarrollo de la IA. “Para la IA, el paisaje del gobierno es vasto. Cada agencia federal tiene un tipo de proyecto de IA actual en este momento «, dijo, y la madurez de la experiencia de IA varía considerablemente de agencia a otra.
Los casos de uso típicos que ven incluyen el enfoque de la IA en una mayor velocidad y eficiencia, ahorro de costos y evitación de costos, mejora el tiempo de respuesta y el aumento de la calidad y el cumplimiento. Como una mejor práctica, recomendó agencias Verifique su experiencia comercial Con grandes conjuntos de datos, se reunirán con el gobierno.
«Estamos hablando aquí sobre petacts y exoacts, datos estructurados y no estructurados», dijo Chaudhry. [Ed. Note: A petabyte is 1,000 terabytes.] «También pregunte a los socios de la industria sobre sus estrategias y procesos sobre cómo llevan a cabo un análisis macro y micro moderno, y cuál fue su experiencia en el despliegue de robots como en la automatización de procesos robóticos y cómo demuestran sostenibilidad debido a la deriva de datos . »
También le pide a los posibles socios de la industria que Describe el talento de la IA de su equipo O a qué talento pueden acceder. Si la compañía es débil sobre los talentos de IA, Chaudhry preguntó: «Si compra algo, ¿cómo sabe que tiene lo que desea cuando no tiene forma de evaluarlo?»
Añadió: «Una mejor práctica en la implementación de la IA define cómo se forman su fuerza laboral para aprovechar las herramientas, técnicas y prácticas de IA, y para definir la forma en que crece y madura madura. El acceso a los talentos conduce al éxito o al fracaso en los proyectos de IA, en particular cuando se trata de extender un piloto a un sistema completamente implementado. »»
En otra práctica mejor, Chaudhry ha recomendado examinar el socio de la industria acceso al capital financiero. “La IA es un campo donde el flujo de capital es muy volátil. «No puede predecir o proyectar que gastará la cantidad de x dólares este año para llegar a donde quiere estar», dijo, porque un equipo de desarrollo de IA puede necesitar explorar otra hipótesis o limpiar ciertos datos que pueden no ser transparentes o es potencialmente parcial. «Si no tiene acceso al financiamiento, este es un riesgo de que su proyecto falle», dijo.
Otra mejor práctica es Acceso a la capital logísticaMe gusta los datos que los sensores recopilan para un sistema IoT AI. “La IA requiere una gran cantidad de autoridad y datos oportunos. El acceso directo a estos datos es esencial ”, dijo Chaudhry. Recomendó que los acuerdos de intercambio de datos estén vigentes con organizaciones relevantes para el sistema de IA. «Es posible que no lo necesite de inmediato, pero tiene acceso a los datos, por lo que puede usarlo de inmediato y haber pensado en problemas de confidencialidad antes de necesitar datos, es una buena práctica para la escala de programas de IA», dijo.
Una última práctica es planificar infraestructura física, como el espacio del centro de datos. «Cuando se encuentra en un piloto, debe saber la capacidad que necesita reservar en su centro de datos y cuántos puntos finales necesita administrar» cuando la aplicación se alarga, dijo Chaudhry, y agregó: «Todo esto se une para acceder al capital y todas las demás mejores prácticas.
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