nuiansongtra.net - Nui An Song Tra - TÍCH HỢP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: KẾT HỢP SỨ MỆNH, HỆ THỐNG VÀ DỮ LIỆU

Trong danh sách các ưu tiên hiện đại hóa của Bộ Quốc Phòng (United States Department of Defense, DoD), rất ít người hiểu làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng, vận hành và tin cậy tốt nhất.

Ảnh 1: Các chuyên gia của Ban Kiểm soát Không quân Chiến thuật của Không quân Hoa Kỳ được phân công về Nhóm Tác chiến Hỗ trợ Đường không số 18, xem xét tọa độ máy bay trong cuộc diễn tập Scarlet Dragon ở Fort Liberty, North Carolina, vào tháng 12 năm 2023. Scarlet Dragon là cuộc diễn tập chung nhằm đồng bộ hóa các nỗ lực từ tất cả các chi nhánh sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhắm mục tiêu chính xác vị trí của kẻ thù. (Ảnh của Quân đội Hoa Kỳ).

Có một thuật ngữ mới trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và làm thế nào nó có thể được áp dụng tốt nhất cho các nhiệm vụ quân sự. Nó được gọi là "Giàn giáo AI" và là một trong năm sáng kiến chiến lược cho Văn phòng Trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật số (Chief Digital and Artificial Intelligence Office, CDAO) của DoD - những sáng kiến khác là cải thiện chất lượng dữ liệu, số liệu hiệu suất kinh doanh, Chỉ huy và kiểm soát toàn miền kết hợp (Combined Joint All-Domain Command and Control, CJADC2), lớp tích hợp dữ liệu và quản lý tài năng kỹ thuật số.

Với sự phân bổ AI hợp lý, DoD có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến nhiều kịch bản đe dọa khó giải quyết nhất: giả mạo/ gây nhiễu GPS và tranh chấp không gian chiến đấu, chiến tranh điện tử, UAS độc hại, mối đe dọa nội bộ, thỏa hiệp hệ thống điều khiển công nghiệp, hoạt động chống không gian, phòng thủ hỏa tiễn hành trình và đạn đạo, siêu thanh tấn công và phòng thủ, tấn công mạng và các mối đe dọa sinh học.

"Giàn giáo AI doanh nghiệp bao gồm các môi trường và công cụ mạnh mẽ để cho phép các môi trường có xu hướng công nghiệp phát triển khả năng học máy và AI, thí nghiệm và bảo đảm ". Giám đốc Trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật số của DoD Craig Martell giải thích, nói chuyện với Tiểu ban Hạ viện về An ninh mạng, Công nghệ thông tin và Đổi mới của Chính phủ vào tháng Chín.

“CDAO làm việc với các thành phần của DoD để đánh giá mức độ sẵn sàng áp dụng các khả năng hỗ trợ AI và cung cấp các dịch vụ doanh nghiệp kỹ thuật và phi kỹ thuật, cơ sở hạ tầng, dữ liệu, công cụ, cơ chế hợp đồng và các phương pháp hay nhất mà họ cần để đẩy nhanh quá trình phát triển, áp dụng và duy trì hoạt động AI an toàn, đáng tin cậy và có trách nhiệm”. Cụm từ chính ở đây là "mức độ sẵn sàng" (level of readiness). Có lẽ không có gì đáng ngạc nhiên, AI hoạt động tốt nhất khi nó giải quyết các tình huống với các thành phần phù hợp để tận dụng lợi thế của nó. Những thành phần đó bao gồm các công nghệ, chuyên môn, hệ thống phù hợp và sự thèm muốn của tổ chức để áp dụng và tin tưởng AI.

Điều này còn được gọi là "vận hành AI", hoặc sử dụng AI thông qua các khả năng được xây dựng để hoạt động trong phần cứng và truyền thông trước AI. Để sử dụng tốt nhất AI, nó phải có thể sử dụng được trong môi trường hạn chế, có thể tương tác với các hệ thống phần mềm cũ và hoạt động trên các nguồn cấp cảm biến khác nhau và đôi khi không đáng tin cậy trong khi vẫn hoạt động chính xác.

"Đã có một sự vội vã trong thế giới AI để nghiên cứu và phát triển xung quanh nghệ thuật của những điều có thể. Chúng tôi nhận ra rằng việc xây dựng các hệ thống hoạt động trong thực tế hoạt động là một thách thức lớn đối với Bộ Quốc phòng. Hàng tỷ đô la đã được chi cho việc phát triển và triển khai các hệ thống và cơ sở hạ tầng kế thừa. Điều cần thiết là phải hiểu làm thế nào AI có thể được tích hợp vào các hệ thống này mà không làm gián đoạn chúng để tối đa hóa khoản đầu tư đó. "

Vận hành AI có nghĩa là tin tưởng nó - Operationalizing AI means trusting it

Để hỗ trợ chiến lược AI của DoD và nỗ lực vận hành AI, Parsons đã đóng vai trò dẫn đầu trong việc phát triển, đôi khi hợp tác với ngành, các thuật toán AI phù hợp và các khuôn khổ đã được chứng minh cho phép khai triển nhanh chóng các giải pháp AI. Sử dụng các khuôn khổ và mô hình nền tảng để khởi động các chương trình của chính phủ, các hệ thống sau đó có thể được tùy chỉnh theo yêu cầu và trường hợp sử dụng cụ thể của khách hàng.

"Chúng tôi có một số khuôn khổ nền tảng được công nhận và sử dụng trong hoạt động - giảm đáng kể thời gian cần thiết để giải quyết bổ sung trên các kết cấu dữ liệu mới cho khách hàng mới hoặc hiện tại", Lorenzo nói. "Điều này đạt được bằng cách xây dựng và thí nghiệm các ứng dụng định hướng nhiệm vụ của AI trong môi trường hoạt động đại diện."

Ảnh 2: Các kỹ sư cùng Nhà máy software Quân đội chụp ảnh trong chuyến thăm Khu huấn luyện Grafenwoehr, Đức, năm 2023. Chuyến thăm là một phần trong sáng kiến của Nhà máy software Quân đội nhằm hợp tác với các kỹ sư dân sự và các nhà phát triển quân đội để tạo ra các giải pháp sáng tạo, dựa trên công nghệ cho các thách thức quân sự. (Ảnh Quân đội Mỹ).

Để tạo điều kiện thuận lợi cho cách giải quyết này và hỗ trợ chiến lược AI của DoD, Parsons đã đầu tư rất nhiều vào việc thành lập Paladin Labs, một mạng lưới các phòng thí nghiệm nghiên cứu trên khắp Hoa Kỳ và được trang bị các bộ hardware chiến thuật có khả năng hỗ trợ các hoạt động kiểm tra và đánh giá bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo cảm biến hoạt động trực tiếp hoặc mô phỏng trong các điều kiện mạng Mô phỏng Ngắt kết nối, Không liên tục và Giới hạn (Disconnected, Intermittent, and Limited DIL) trong khi mở rộng các thuật toán từ một máy tính xách tay duy nhất lên môi trường đám mây mở rộng.

Bằng cách cung cấp một môi trường nơi ngành công nghiệp, chính phủ và học viện có thể tiến hành nghiên cứu, phát triển và thí nghiệm ở một địa điểm có rủi ro thấp, người dùng có thể thí nghiệm các bằng chứng về các khái niệm bằng cách sử dụng hardware mới nổi và kế thừa, thuật toán AI và công nghệ software với kiến trúc chính phủ hiện có và dữ liệu thực. Thông qua quá trình này, chính phủ có thể nhanh chóng xác định những khả năng AI thương mại đáng để theo đuổi.

Với các cơ sở ở các địa điểm quan trọng - Aberdeen Proving Grounds, Huntsville, Herndon và Denver - Paladin Labs cho phép các hệ sinh thái AI được đánh giá nhanh chóng dựa trên các hệ thống nhiệm vụ. Điều đó rất quan trọng khi việc khai triển AI trở nên ăn sâu hơn vào các hệ thống DoD và cơ sở hạ tầng dân sự vì điều tối quan trọng là phải xác minh các mô hình AI trong môi trường rủi ro thấp trước khi khai triển.

Paladin Labs cũng là một nơi mà niềm tin vào AI có thể được thực hiện - cái được gọi là AI đáng tin cậy và có trách nhiệm - cho người dùng cuối có nhiệm vụ phụ thuộc vào nó.

"Người dùng cuối là chìa khóa," Lorenzo nói (*). "Hầu hết thời gian, người dùng cuối không phải là nhà khoa học dữ liệu cũng không phải là kỹ sư software. Chúng ta phải cung cấp cho họ các công cụ và thông tin thích hợp để tận dụng thành công công nghệ hỗ trợ sứ mệnh của họ. Điều này rất cần thiết trong việc xây dựng niềm tin của người dùng vào công nghệ và tạo ra tác động có thể đo lường được đối với việc thực hiện sứ mệnh".

Khoảng cách tiềm năng giữa nhà phát triển và người dùng cuối được quan tâm hàng đầu khi Cơ quan An ninh Quốc gia ra mắt Trung tâm An ninh AI vào tháng 9/2023. Giám đốc NSA Paul Nakasone gọi đây là đầu mối để tận dụng những hiểu biết sâu sắc về tình báo nước ngoài, thực tiễn tốt nhất, hướng dẫn và khung rủi ro để phát triển, tích hợp và áp dụng an toàn các khả năng AI.

"Bảo mật AI là bảo vệ các hệ thống AI khỏi việc học, làm và tiết lộ những điều sai trái", Nakasone nói. "Đây là một tập hợp các thực tiễn để bảo vệ các hệ thống AI và vòng đời khỏi các cuộc tấn công kỹ thuật số, trộm cắp và thiệt hại. Chúng ta phải xây dựng sự hiểu biết mạnh mẽ về các lỗ hổng AI, các mối đe dọa tình báo nước ngoài đối với các hệ thống AI này và cách chống lại mối đe dọa để có bảo mật AI. Chúng ta cũng phải bảo đảm rằng các tác nhân nước ngoài độc hại không thể đánh cắp khả năng AI sáng tạo của Mỹ để làm như vậy".

AI và các hệ thống kế thừa - AI and legacy systems

Đối với các nhà thầu quốc phòng, vai trò của họ trong AI hoạt động đòi hỏi phải tích hợp công nghệ mới nổi nhưng quan trọng này vào cơ sở hạ tầng hiện có - bao gồm tầm nhìn của Bộ Quốc phòng về khái niệm hoạt động JADC2, phụ thuộc rất nhiều vào việc hiện đại hóa các hệ thống kế thừa để họ có thể kết nối, chia sẻ dữ liệu và hiểu ý nghĩa của nó.

"Chúng tôi giúp phát triển các giao thức, tiêu chuẩn và giao diện cho dữ liệu mà khách hàng của chúng tôi sử dụng hàng ngày. Chúng tôi hiểu sứ mệnh, hệ thống kế thừa và dữ liệu của họ, cho phép chúng tôi giải quyết từng kịch bản với mức độ sẵn sàng AI cao", Lorenzo nói. "Điều này đã đúng trước khi AI trở thành xu hướng chủ đạo và chúng tôi sẽ tiếp tục cung cấp các giải pháp để nhập, xử lý, khai thác, nung chảy, phổ biến và trực quan hóa dữ liệu nhiệm vụ - tận dụng tất cả các công cụ có sẵn."

Một ví dụ về điều này là công việc Parsons đang làm với các hệ thống hỗ trợ quyết định hỗ trợ AI. Công ty đang tích cực làm việc với các khách hàng của Bộ Tư lệnh Quân đội và Không gian để dự đoán các hành động thân thiện và kẻ thù bằng cách phân tích dữ liệu tình báo. "Trên cả hai chương trình này, sự thân mật của chúng tôi với sứ mệnh cùng với sự hiểu biết về các hệ thống kế thừa cho phép chúng tôi nhanh chóng áp dụng các khả năng hỗ trợ AI để giải quyết các yêu cầu nhiệm vụ", Lorenzo nói.

Đáp ứng các nhiệm vụ trong thế giới thực với AI - Meeting real-world missions with AI

Điều quan trọng là phải nhận thức được những rủi ro liên quan đến việc khai triển AI và có một khuôn khổ để quản lý chúng. Mặc dù công nghệ dường như đang phát triển nhanh hơn chính sách, các tổ chức như Ủy ban Tiêu chuẩn Công nghệ Thông tin Quốc tế và Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia đang hợp tác với khu vực tư nhân và công cộng để xây dựng các tiêu chuẩn và công cụ như Khung quản lý rủi ro AI của NIST. Những khuôn khổ này giúp cộng đồng quản lý rủi ro hiệu quả.

"Điều quan trọng là phải tích cực tham gia vào việc phát triển các tiêu chuẩn và tận dụng các công cụ và khuôn khổ mới nhất khi bảo đảm khai triển AI", Lorenzo nói thêm. Ngành công nghiệp có thể hỗ trợ DoD và hơn thế nữa bằng cách phát triển các giải pháp và khuôn khổ AI sáng tạo giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết để triển khai - trong khi vẫn tiếp tục đáp ứng có trách nhiệm nhu cầu của các nhiệm vụ trong thế giới thực.

by Breaking Defense.

(*) Ricardo "Rico" Lorenzo, Giám đốc Công nghệ Parsons Corporation.

Artificial Intelligence.

ARTIFICIAL IINTELLIGENCE INTEGRATION: BRINGING TOGETHER MISSION, SYSTEMS AND DATA

Story by Breaking Defense

on January 25-2024

On the DoD’s list of modernization priorities, few are higher than understanding how artificial intelligence can be best applied, operationalized, and trusted.

Photo 1: U.S. Air Force Tactical Air Control Party specialists assigned to 18th Air Support Operations Group, review aircraft coordinates during Scarlet Dragon on Fort Liberty, NC, in December 2023. Scarlet Dragon is a joint exercise synchronizing efforts from all branches using artificial intelligence to precisely target an enemy’s location. (U.S. Army photo).

There’s a new term in the development of artificial intelligence and how it can be best applied to military missions. It’s called “AI Scaffolding” and it’s one of five strategic initiatives for the DoD Chief Digital and Artificial Intelligence Office (CDAO) – the others being improved data quality, business performance metrics, Combined Joint All-Domain Command and Control (CJADC2), data integration layer, and digital talent management.

With the proper allocation of AI, the DoD can solve problems associated with many of its most intractable threat scenarios: GPS spoofing/jamming and contested battlespace, electronic warfare, malicious UAS, insider threat, industrial control systems compromise, counterspace operations, cruise and ballistic missile defense, offensive and defensive hypersonics, cyberattack, and biological threats.

“Enterprise AI scaffolding consists of robust environments and tooling to enable industry-trending environments for development of machine-learning and AI capabilities, testing, and assurance,” explained DoD Chief Digital and Artificial Intelligence Officer Craig Martell, speaking to the House Subcommittee on Cybersecurity, Information Technology, and Government Innovation in September.

“CDAO works with DoD components to assess their level of readiness to adopt AI-enabled capabilities, and provides the technical and non-technical enterprise services, infrastructure, data, tools, contracting mechanisms, and best practices they need to accelerate secure, reliable, and responsible AI development, adoption, and operational sustainment.” The key phrase here is “level of readiness.” Perhaps unsurprisingly, AI works best when it tackles scenarios with the right ingredients to take advantage of it. Those ingredients include the right technologies, expertise, systems, and organizational appetite to adopt and trust AI.

This is also known as “operationalizing AI,’’ or utilizing AI through capabilities built to function within pre-AI hardware and communications. To best utilize AI, it must be usable in constrained environments, able to interact with legacy software systems, and operate on disparate and sometimes unreliable sensor feeds while still performing accurately.

“There has been a rush in the world of AI to research and develop around the art of the possible. We recognize that building systems that function in operational reality is a major challenge for the DoD. Billions of dollars have been spent on developing and deploying legacy systems and infrastructure. It is essential to understand how AI can be integrated into these systems without disrupting them in order to maximize that investment.”

Operationalizing AI means trusting it

To support DoD’s AI strategy and its efforts to operationalize AI, Parsons has taken a lead role in developing, sometimes in partnership with industry, tailored AI algorithms and proven frameworks that enable the rapid deployment of AI solutions. Utilizing foundational frameworks and models to jumpstart government programs, systems can then be customized according to specific customer requirements and use cases.

“We have several foundational frameworks accredited and in operational use – significantly reducing the time required for additional deployments on new data fabrics for new or current customers,” said Lorenzo. “This was achieved by building and testing mission-oriented applications of AI in representative operational environments.”

Photo 2: Engineers with the Army Software Factory pose for a photo during a visit to Grafenwoehr Training Area, Germany, in 2023. The visit was part of the Army Software Factory’s initiative to collaborate with civilian engineers and Army developers to create innovative, technology based solutions to military challenges. (U.S. Army photo).

To facilitate this approach and support the DoD’s AI strategy, Parsons has invested heavily in establishing the Paladin Labs, a network of research labs located around the U.S. and equipped with tactical hardware kits capable of supporting test and evaluation activities using live or simulated operational sensor training data under simulated Disconnected, Intermittent, and Limited (DIL) network conditions while scaling algorithms from a single laptop up to expansive cloud environments.

By providing a setting where industry, government, and academia can conduct research, development, and testing in a low-risk venue, users can prototype proofs of concepts using emerging and legacy hardware, AI algorithms, and software technologies with existing government architectures and real data. Through this process, the government can rapidly determine those commercial AI capabilities worth pursuing.

With facilities in key locations – Aberdeen Proving Grounds, Huntsville, Herndon, and Denver – Paladin Labs enable AI ecosystems to be quickly evaluated against mission systems. That’s important as AI implementation becomes more ingrained in DoD systems and civilian infrastructure because it is paramount to verify AI models in a low-risk environment before deployment.

Paladin Labs is also a place where trust in AI can be worked out – what’s known as both trustworthy and responsible AI – for the end user whose mission depends on it.

“The end user is key,” said Lorenzo (*). “Most of the time, end users are not data scientists nor software engineers. We must provide them with appropriate tools and information to successfully leverage the technology in support of their mission. This is essential in building user trust in the technology and making a measurable impact on mission execution.”

The potential gap between developer and end user was top of mind when the National Security Agency launched the AI Security Center in September 2023. NSA Director Paul Nakasone called it a focal point for leveraging foreign intelligence insights, best practices, guidelines, and risk frameworks for the secure development, integration, and adoption of AI capabilities.

“AI security is about protecting AI systems from learning, doing, and revealing the wrong thing,” Nakasone said. “It is a set of practices to protect AI systems and lifecycles from digital attacks, theft, and damage. We must build a robust understanding of AI vulnerabilities, foreign intelligence threats to these AI systems, and ways to counter the threat in order to have AI security. We must also ensure that malicious foreign actors can’t steal America’s innovative AI capabilities to do so.”

AI and legacy systems

For defense contractors, their role in operational AI entails integrating this emerging, yet critical technology into existing infrastructures – including DoD’s vision for the JADC2 concept of operations, which relies heavily on the modernization of legacy systems so they can connect, share data, and make sense of it.

“We help develop the protocols, standards, and interfaces for the data our customers use every day. We understand their mission, legacy systems, and data, allowing us to address each scenario with high AI-readiness,” said Lorenzo. “This has been true well before AI became mainstream, and we will continue to provide solutions for ingesting, processing, exploiting, fusing, disseminating, and visualizing mission data – leveraging all of the tools available.”

An example of this is the work Parsons is doing with AI-enabled decision support systems. The company is actively working with its Army and Space Command customers to predict friendly and enemy courses of action by analyzing intelligence data. “On both of these programs, our intimacy with the mission coupled with an understanding of legacy systems enabled us to quickly apply AI-enabled capabilities to address mission requirements,” said Lorenzo.

Meeting real-world missions with AI

It’s important to be aware of the risks associated with AI implementation and have a framework in place to manage them. Although technology seems to be moving faster than policy, organizations such as the International Committee for Information Technology Standards and the National Institute of Standards and Technology are collaborating with the private and public sectors to build standards and tools like NIST’s AI Risk Management Framework. These frameworks help the community manage risk effectively.

“It’s critical to actively participate in standards development, and to leverage the latest tools and frameworks when securing AI implementations,” added Lorenzo. Industry can support DoD and more by developing innovative AI solutions and frameworks that significantly reduce the time required for deployment – while continuing to responsibly meet the needs of real-world missions.

By Breaking Defense.

(*) Ricardo “Rico” Lorenzo, Chief Technology Officer Parsons Corporation.

* * *

Xem bài liên hệ với đề tài nầy: click vào đây

Xem bài trang Kiến thức, tài liệu: click vào đây

Xem các bài trên trang Anh ngữ: click vào đây

Trở về trang chính: http://www.nuiansongtra.net