भरोसेमंद एआई और एमएल को आगे बढ़ाएं, और एआई को स्केल करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं की पहचान करें

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जॉन पी. डेसमंड, एआई ट्रेंड्स संपादक द्वारा

एजेंसी के जोखिम को कम करने के लिए भरोसेमंद एआई और मशीन लर्निंग को आगे बढ़ाना अमेरिकी ऊर्जा विभाग (डीओई) के लिए प्राथमिकता है, और एआई को बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं की पहचान करना अमेरिकी जनरल सर्विसेज एडमिनिस्ट्रेशन (जीएसए) के लिए प्राथमिकता है।

उपस्थित लोगों ने दो सत्रों में यही सीखा एआई विश्व सरकार पिछले सप्ताह अलेक्जेंड्रिया, वर्जीनिया में लाइव और वर्चुअल कार्यक्रम आयोजित किया गया।

डीओई में एआई और प्रौद्योगिकी कार्यालय की निदेशक पामेला आइसोम, जिन्होंने एजेंसी के जोखिमों को कम करने के लिए भरोसेमंद एआई और एमएल तकनीकों को आगे बढ़ाने पर बात की, कई वर्षों से एजेंसी में एआई के उपयोग को बढ़ाने में शामिल हैं। व्यावहारिक एआई और डेटा विज्ञान पर जोर देने के साथ, वह जोखिम शमन नीतियों और मानकों की देखरेख करती है और जीवन बचाने, धोखाधड़ी से लड़ने और साइबर सुरक्षा बुनियादी ढांचे को मजबूत करने के लिए एआई को लागू करने में शामिल रही है।

उन्होंने रणनीतिक पोर्टफोलियो का हिस्सा बनने के लिए एआई परियोजना प्रयास की आवश्यकता पर जोर दिया। उन्होंने कहा, “मेरा कार्यालय एआई पर समग्र दृष्टिकोण चलाने और चुनौतियों से निपटने के लिए हमें एक साथ लाकर जोखिम को कम करने के लिए है।” इस प्रयास को डीओई के एआई और प्रौद्योगिकी कार्यालय द्वारा सहायता प्रदान की जाती है, जो अनुसंधान, विकास, वितरण और एआई को अपनाने में तेजी लाकर डीओई को विश्व-अग्रणी एआई उद्यम में बदलने पर केंद्रित है।

उन्होंने कहा, “मैं अपने संगठन से इस तथ्य को ध्यान में रखने के लिए कह रही हूं कि आपके पास ढेर सारा डेटा हो सकता है, लेकिन यह प्रतिनिधि नहीं हो सकता है।” उनकी टीम एआई को शामिल करने वाले सिस्टम से “हम भरोसा कर सकते हैं” परिणामों के लिए अंतरराष्ट्रीय भागीदारों, उद्योग, शिक्षा जगत और अन्य एजेंसियों के उदाहरणों को देखती है।

उन्होंने कहा, “हम जानते हैं कि इंसान जो करते हैं उसे बेहतर तरीके से करने की कोशिश में एआई विघटनकारी है।” “यह मानव क्षमता से परे है; यह स्प्रेडशीट में डेटा से परे है; यह मुझे बता सकता है कि मैं आगे क्या करने जा रहा हूं इससे पहले कि मैं खुद इस पर विचार करूं। यह बहुत शक्तिशाली है,” उसने कहा।

परिणामस्वरूप, डेटा स्रोतों पर पूरा ध्यान दिया जाना चाहिए। “एआई अर्थव्यवस्था और हमारी राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण है। हमें परिशुद्धता की आवश्यकता है; हमें ऐसे एल्गोरिदम की आवश्यकता है जिन पर हम भरोसा कर सकें; हमें सटीकता की आवश्यकता है। हमें पूर्वाग्रहों की आवश्यकता नहीं है,” आइसोम ने कहा, “और यह मत भूलिए कि आपको तैनात किए जाने के बाद लंबे समय तक मॉडलों के आउटपुट की निगरानी करने की आवश्यकता है।”

कार्यकारी आदेश गाइड जीएसए एआई कार्य

कार्यकारी आदेश 14028, इस साल मई में जारी सरकारी एजेंसियों की साइबर सुरक्षा को संबोधित करने के लिए कार्रवाइयों का एक विस्तृत सेट, और दिसंबर 2020 में जारी संघीय सरकार में भरोसेमंद एआई के उपयोग को बढ़ावा देने वाला कार्यकारी आदेश 13960, उनके काम के लिए मूल्यवान मार्गदर्शन प्रदान करता है।

एआई विकास और तैनाती के जोखिम को प्रबंधित करने में मदद के लिए, आइसोम ने एआई जोखिम प्रबंधन प्लेबुक तैयार की है, जो सिस्टम सुविधाओं और शमन तकनीकों के बारे में मार्गदर्शन प्रदान करती है। इसमें नैतिक और भरोसेमंद सिद्धांतों के लिए एक फ़िल्टर भी है, जिन्हें पूरे एआई जीवनचक्र चरणों और जोखिम प्रकारों पर विचार किया जाता है। साथ ही, प्लेबुक प्रासंगिक कार्यकारी आदेशों से जुड़ी है।

और यह उदाहरण प्रदान करता है, जैसे कि आपके परिणाम 80% सटीकता पर आए, लेकिन आप 90% चाहते थे। “वहां कुछ गड़बड़ है,” आइसोम ने कहा, “प्लेबुक आपको इस प्रकार की समस्याओं को देखने में मदद करती है और जोखिम को कम करने के लिए आप क्या कर सकते हैं, और अपना प्रोजेक्ट डिजाइन और निर्माण करते समय आपको किन कारकों पर ध्यान देना चाहिए।”

वर्तमान में डीओई के आंतरिक होने के बावजूद, एजेंसी बाहरी संस्करण के लिए अगले चरणों पर विचार कर रही है। उन्होंने कहा, “हम इसे जल्द ही अन्य संघीय एजेंसियों के साथ साझा करेंगे।”

एआई परियोजनाओं को स्केल करने के लिए जीएसए की सर्वोत्तम प्रथाओं की रूपरेखा

जीएसए के एआई सेंटर ऑफ एक्सीलेंस (सीओई) के लिए संघीय एआई कार्यान्वयन के निदेशक अनिल चौधरी, जिन्होंने स्केल पर एआई को लागू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं पर बात की, उनके पास रक्षा, खुफिया और राष्ट्रीय सुरक्षा क्षेत्रों में प्रौद्योगिकी वितरण, संचालन और कार्यक्रम प्रबंधन में 20 वर्षों से अधिक का अनुभव है।

सीओई का मिशन सरकार भर में प्रौद्योगिकी आधुनिकीकरण में तेजी लाना, सार्वजनिक अनुभव में सुधार करना और परिचालन दक्षता में वृद्धि करना है। चौधरी ने कहा, “हमारा व्यवसाय मॉडल समस्याओं को हल करने के लिए उद्योग विषय विशेषज्ञों के साथ साझेदारी करना है।” उन्होंने कहा, “हम उद्योग समाधानों को दोबारा बनाने और उनकी नकल करने के व्यवसाय में नहीं हैं।”

सीओई भागीदार एजेंसियों को सिफारिशें प्रदान कर रहा है और एआई सिस्टम को लागू करने के लिए उनके साथ काम कर रहा है क्योंकि संघीय सरकार एआई विकास में बड़े पैमाने पर लगी हुई है। उन्होंने कहा, “एआई के लिए, सरकारी परिदृश्य बहुत बड़ा है। हर संघीय एजेंसी के पास इस समय कुछ प्रकार की एआई परियोजना चल रही है,” और एआई अनुभव की परिपक्वता विभिन्न एजेंसियों में व्यापक रूप से भिन्न होती है।

उनके द्वारा देखे जा रहे विशिष्ट उपयोग के मामलों में गति और दक्षता बढ़ाने, लागत बचत और लागत से बचाव, बेहतर प्रतिक्रिया समय और बढ़ी हुई गुणवत्ता और अनुपालन पर एआई फोकस शामिल है। सर्वोत्तम अभ्यास के रूप में, उन्होंने एजेंसियों की सिफारिश की उनके व्यावसायिक अनुभव का परीक्षण करें बड़े डेटासेट के साथ उनका सरकार में सामना होगा।

चौधरी ने कहा, “हम यहां संरचित और असंरचित डेटा के पेटाबाइट्स और एक्साबाइट्स के बारे में बात कर रहे हैं।” (संपा. नोट: एक पेटाबाइट 1,000 टेराबाइट्स है।) “उद्योग भागीदारों से उनकी रणनीतियों और प्रक्रियाओं के बारे में भी पूछें कि वे मैक्रो और माइक्रो ट्रेंड विश्लेषण कैसे करते हैं, और रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन जैसे बॉट्स की तैनाती में उनका अनुभव क्या रहा है, और वे डेटा के बहाव के परिणामस्वरूप स्थिरता कैसे प्रदर्शित करते हैं।”

वह संभावित उद्योग भागीदारों से भी ऐसा करने के लिए कहता है उनकी टीम की एआई प्रतिभा का वर्णन करें या वे किस प्रतिभा तक पहुंच सकते हैं। यदि कंपनी एआई प्रतिभा के मामले में कमजोर है, तो चौधरी पूछेंगे, “यदि आप कुछ खरीदते हैं, तो आप कैसे जानेंगे कि आपको वह मिल गया जो आप चाहते थे, जबकि आपके पास इसका मूल्यांकन करने का कोई तरीका नहीं है?”

उन्होंने आगे कहा, “एआई को लागू करने में सबसे अच्छा अभ्यास यह परिभाषित करना है कि आप अपने कार्यबल को एआई उपकरण, तकनीकों और प्रथाओं का लाभ उठाने के लिए कैसे प्रशिक्षित करते हैं, और यह परिभाषित करते हैं कि आप अपने कार्यबल को कैसे विकसित और परिपक्व करते हैं। प्रतिभा तक पहुंच एआई परियोजनाओं में या तो सफलता या विफलता की ओर ले जाती है, खासकर जब पायलट को पूरी तरह से तैनात सिस्टम तक बढ़ाने की बात आती है।”

एक अन्य सर्वोत्तम अभ्यास में, चौधरी ने उद्योग साझेदारों की जांच करने की सिफारिश की वित्तीय पूंजी तक पहुंच. “एआई एक ऐसा क्षेत्र है जहां पूंजी का प्रवाह अत्यधिक अस्थिर है। उन्होंने कहा, “आप यह अनुमान नहीं लगा सकते हैं या अनुमान नहीं लगा सकते हैं कि आप जहां पहुंचना चाहते हैं वहां पहुंचने के लिए इस वर्ष आप एक्स राशि डॉलर खर्च करेंगे,” क्योंकि एआई विकास टीम को एक और परिकल्पना का पता लगाने की आवश्यकता हो सकती है, या कुछ डेटा को साफ़ करना होगा जो पारदर्शी नहीं हो सकता है या संभावित रूप से पक्षपाती हो सकता है। “यदि आपके पास वित्त पोषण तक पहुंच नहीं है, तो यह एक जोखिम है कि आपकी परियोजना विफल हो जाएगी,” उन्होंने कहा।

एक और सर्वोत्तम अभ्यास है साजो-सामान पूंजी तक पहुंचजैसे वह डेटा जो सेंसर AI IoT सिस्टम के लिए एकत्र करते हैं। चौधरी ने कहा, “एआई के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है जो आधिकारिक और समय पर हो। उस डेटा तक सीधी पहुंच महत्वपूर्ण है।” उन्होंने सिफारिश की कि एआई प्रणाली से संबंधित संगठनों के साथ डेटा साझाकरण समझौते होने चाहिए। “आपको इसकी तुरंत आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन डेटा तक पहुंच होना, ताकि आप इसका तुरंत उपयोग कर सकें और डेटा की आवश्यकता से पहले गोपनीयता के मुद्दों पर विचार कर सकें, एआई कार्यक्रमों को स्केल करने के लिए एक अच्छा अभ्यास है,” उन्होंने कहा।

अंतिम सर्वोत्तम अभ्यास की योजना बनाना है भौतिक मूलढ़ांचा, जैसे डेटा सेंटर स्पेस. चौधरी ने कहा, “जब आप एक पायलट में होते हैं, तो आपको यह जानना होगा कि आपको अपने डेटा सेंटर में कितनी क्षमता आरक्षित करने की आवश्यकता है, और आपको कितने अंतिम बिंदुओं को प्रबंधित करने की आवश्यकता है”, जब एप्लिकेशन का दायरा बढ़ता है, तो उन्होंने आगे कहा, “यह सब पूंजी और अन्य सभी सर्वोत्तम प्रथाओं तक पहुंच से जुड़ा है।”

यहां और जानें एआई विश्व सरकार.

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