2023年11月,，美國(guó)防部發(fā)布《數(shù)據(jù),、分析和人工智能采用戰(zhàn)略》,，該戰(zhàn)略整合了2018年的《國(guó)防部人工智能戰(zhàn)略》和2020年的《國(guó)防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》，在分析美國(guó)防部當(dāng)前的戰(zhàn)略環(huán)境和目標(biāo)后,，提出了六項(xiàng)具體戰(zhàn)略。

1. 戰(zhàn)略環(huán)境

2018《國(guó)防部人工智能戰(zhàn)略》強(qiáng)調(diào)為人工智能開(kāi)發(fā)集中建立基礎(chǔ)設(shè)施,，為美國(guó)防部研究和工程界人工智能技術(shù)的發(fā)展?fàn)烤€搭橋,，并在軍事道德和人工智能安全方面發(fā)揮國(guó)際領(lǐng)導(dǎo)作用。2020《國(guó)防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》將美國(guó)防部設(shè)想為一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的組織,，以VAULTIS目標(biāo)框架為方向開(kāi)展數(shù)據(jù)管理活動(dòng),，利用數(shù)據(jù)提高技術(shù)能力,，獲得作戰(zhàn)優(yōu)勢(shì)，提高部署效率,。

這兩個(gè)戰(zhàn)略為美國(guó)防部的數(shù)字化轉(zhuǎn)型起到了關(guān)鍵推動(dòng)作用,。《數(shù)據(jù),、分析和人工智能采用戰(zhàn)略》（后稱(chēng)《戰(zhàn)略》）吸收并取代了這兩個(gè)戰(zhàn)略,，重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)的采用,，以期將數(shù)據(jù),、分析和人工智能技術(shù)集成在更廣泛的美國(guó)政府政策、促進(jìn)創(chuàng)新的私營(yíng)部門(mén)和合作伙伴關(guān)系以及全球生態(tài)系統(tǒng)中,。

2. 主要成果

實(shí)施《戰(zhàn)略》,，美國(guó)防部領(lǐng)導(dǎo)人和作戰(zhàn)人員將能夠通過(guò)專(zhuān)業(yè)地利用高質(zhì)量數(shù)據(jù)、先進(jìn)分析和人工智能技術(shù),，推動(dòng)持續(xù)性結(jié)果驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā),、部署和反饋，作出快速,、明智的決策,。

《戰(zhàn)略》提出采用靈活方法來(lái)擴(kuò)大決策優(yōu)勢(shì)。靈活的采用方法,，即在開(kāi)發(fā)人員,、用戶(hù)、專(zhuān)家之間創(chuàng)建有效的迭代反饋循環(huán),，提升反饋效率,，強(qiáng)調(diào)交付速度和持續(xù)改進(jìn)。

圖1：采用靈活方法來(lái)擴(kuò)大決策優(yōu)勢(shì)（圖片來(lái)源：美國(guó)防部）

3. 戰(zhàn)略目標(biāo)

美國(guó)防部將戰(zhàn)略工作重點(diǎn)放在支持美國(guó)防部人工智能需求層次結(jié)構(gòu)的幾個(gè)相互依賴(lài)的目標(biāo)上,。

人工智能需求層級(jí)是一個(gè)以高質(zhì)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的金字塔,，因?yàn)樗蟹治龊腿斯ぶ悄苣芰Χ夹枰煽康母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)支持決策者。金字塔的下面是分析和數(shù)據(jù),，美國(guó)防部領(lǐng)導(dǎo)人了解其領(lǐng)域所需的基礎(chǔ)模型和可視化技術(shù),，以及影響這些領(lǐng)域的關(guān)鍵變量。金字塔頂端是可靠的人工智能,。金字塔之外則是有助于維持需求層次的推動(dòng)者,，即六項(xiàng)具體戰(zhàn)略。

圖2：戰(zhàn)略目標(biāo)和人工智能需求層次（圖片來(lái)源：美國(guó)防部）

《戰(zhàn)略》繼續(xù)肯定數(shù)據(jù)的重要性,，指出美國(guó)防部的所有數(shù)據(jù)都是資源,。為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，《戰(zhàn)略》提出了“將數(shù)據(jù)視為產(chǎn)品”的路徑,。美國(guó)防部將繼續(xù)提高數(shù)據(jù)的可視性,、可訪問(wèn)性,、可理解性、關(guān)聯(lián)性,、可信賴(lài)性,、可互操作性和安全性（VAULTIS）。通過(guò)將數(shù)據(jù)視為一種產(chǎn)品,，美國(guó)防部各部門(mén)可以在適當(dāng)?shù)那闆r下激發(fā)數(shù)據(jù)共享和再利用,，從而打破數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)跨職能協(xié)作,。以產(chǎn)品為導(dǎo)向確保了數(shù)據(jù)獲得正確的管理與支配,，以及明確的問(wèn)責(zé)制、質(zhì)量和接口標(biāo)準(zhǔn)以及訪問(wèn)控制,。雖然這種數(shù)據(jù)管理方法不會(huì)改變美國(guó)防部組織的復(fù)雜性特征,，但隨著時(shí)間的推移，它將提高作戰(zhàn)與分析數(shù)據(jù)質(zhì)量,，減少數(shù)據(jù)積壓,，降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本，并減少數(shù)據(jù)冗余,。這些改進(jìn)將使美國(guó)防部能夠更好地利用其數(shù)據(jù)產(chǎn)品,，并做出更有效、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策,。

美國(guó)防部將繼續(xù)專(zhuān)注于推進(jìn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)不斷提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,，為美國(guó)防部人員提供更全面的信息,，以更好地進(jìn)行反應(yīng)和作出主動(dòng)決策。美國(guó)防部將與利益相關(guān)者,、企業(yè)和作戰(zhàn)人員一起設(shè)計(jì)和測(cè)試分析和人工智能解決方案,，以應(yīng)對(duì)不同的作戰(zhàn)環(huán)境。美國(guó)防部將持續(xù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，并進(jìn)行綜合多邊演習(xí),。倡導(dǎo)各部門(mén)加大數(shù)據(jù)、分析和人工智能投入,，以提升技術(shù)能力,。這些經(jīng)過(guò)嚴(yán)格測(cè)試后的能力將獲得更多支持，并被大規(guī)模采用,。

《戰(zhàn)略》指出,，當(dāng)前政策環(huán)境復(fù)雜，達(dá)成共識(shí)和合作對(duì)于消除政策障礙、調(diào)整技術(shù)接口,、加快可靠性采用至關(guān)重要。一是確定領(lǐng)導(dǎo)者,，明確優(yōu)先關(guān)鍵領(lǐng)域,，包括數(shù)據(jù)管理、網(wǎng)絡(luò)安全等,，加強(qiáng)問(wèn)責(zé)制,。針對(duì)既有政策，提高靈活性,、部署速度和可擴(kuò)展性,。二是減少體制障礙，鏟除不必要的集體研發(fā),、規(guī)劃,、互用、情報(bào)和信息共享障礙,，為技術(shù)和信息發(fā)布流程提供信息,，促進(jìn)交流。

數(shù)據(jù),、分析和人工智能能力的發(fā)展需要巨大的計(jì)算能力,，而且計(jì)算需求將隨著使用規(guī)模的擴(kuò)大而呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。在適當(dāng)?shù)那闆r下,，該基礎(chǔ)設(shè)施將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,，包括實(shí)施美國(guó)防部技術(shù)政策的措施（如持續(xù)授權(quán)操作）、狀態(tài)報(bào)告,，以及關(guān)鍵的用戶(hù)訪問(wèn)任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù),、分析以及人工智能平臺(tái)。盡管由政府主導(dǎo)和設(shè)計(jì),，但美國(guó)防部基礎(chǔ)設(shè)施將采用面向行業(yè)和值得信賴(lài)合作伙伴的開(kāi)放合作架構(gòu),，美國(guó)防部集中研究部分決策和服務(wù)，而其他決策和服務(wù)任務(wù)則繼續(xù)分散,，解決獨(dú)特的任務(wù)需求,。

《戰(zhàn)略》指出,，美國(guó)防部不可能獨(dú)自取得成功，需要推動(dòng)建立強(qiáng)大的國(guó)家和國(guó)際生態(tài)系統(tǒng),，改善政府間,、學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界和國(guó)際在數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)方面的合作,，繼續(xù)出口關(guān)鍵技術(shù),，并共享數(shù)據(jù)，以確保同盟國(guó)和合作伙伴保持敏銳度,，能夠快速采用先進(jìn)分析技術(shù)和進(jìn)行人工智能創(chuàng)新,。

美國(guó)防部將盡力識(shí)別和雇用人才，將資源集中在吸引,、招聘,、培訓(xùn)和留住數(shù)字人才工作崗位上真正創(chuàng)新的員工隊(duì)伍，發(fā)掘和培訓(xùn)非技術(shù)人員,，他們將領(lǐng)導(dǎo)和監(jiān)督創(chuàng)新文化,，促進(jìn)數(shù)據(jù)、分析和人工智能能力被負(fù)責(zé)任地使用和應(yīng)用,。一方面通過(guò)提高技能和再培訓(xùn)來(lái)增強(qiáng)現(xiàn)有勞動(dòng)力的技術(shù)能力,，一方面擴(kuò)大渠道，靈活吸引,、招聘和雇傭數(shù)字人才,。

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