通過增加數據規模與相關素養提升，美國空軍各部門及人員，將建立起更強的決策、戰略、任務執行以及網絡安全保障效率與能力。以此為基礎，美國空軍正努力將自身轉化為更強調協作性的組織。

美國空軍首席數據官Eileen Vidrine女士深知，采用先進數據分析、人工智能與機器學習等工具，對于幫助自身在戰場上占得先機的重要意義。她還意識到，為了在空軍內部全面推廣這類技術與技能，必須深刻改變內部的觀念及文化。在最近的一場政府AI會議上，Eieen分享了自己對于空軍部門變革態勢的觀點與見解，并在本文采訪中做出進一步說明。

問：美國空軍首席數據辦公室（SAF/CO）如何推動空軍的數據戰略發展并建立起先進的數據文化？

Eileen Vidrine： 上個月，《國防部數據戰略》正式發布。此文由David Spirk、David Markowitz、Tom Sasala和我共同編撰，幾位作者也正是國防部長辦公室、陸軍、海軍以及空軍的首席數據官。我們希望通過此文指導國防部將數據轉化為一種重要的戰略性資產。

這篇文章著重介紹了用于管理數據的VAULT-IS（即可見、可訪問、可理解、鏈接、可信任、可互操作且安全）框架。空軍成為第一個在內部VAULT數據平臺之上采用VAULT-IS框架的軍種。同時，VAULT平臺是專為航空航天專業人士提供的云網絡安全工具，用于處理空軍數據以提高立足任意位置準備及執行任務的成功率。另外需要強調的是，我們已經在美國國防部及其他軍事機構之間建立起可靠的合作伙伴關系，將充分利用彼此掌握的工作成果。包括空軍在內的各部門都在圍繞《國防部數據戰略》制定實施計劃，并為之配備相應人員。

問：您如何運用數據及AI為空軍提供助力？

Eileen Vidrine： 過去六個月以來，我們一直努力在安全成熟度方面有所突破。我們構建VAULT數據平臺的初衷，在于建立一套自助服務功能體系，幫助各級航空航天專業人員得以輕松訪問數據并推動創新。我們使用敏捷開發方法，并在成熟度不斷提升的過程中持續推出更多工具與功能。而對工具的實際需求，始終來自我們的一線專業人員。

VAULT托管著多個AI探索項目，這些項目有望重新塑造整個美國空軍所采取的數據訪問與分類方法。此外，我們的VAULT平臺還與陸軍Convergence平臺建立起合作伙伴關系，旨在跨域實現數據移動。所有這一切，都是為了給數據及AI技術的發展提供動能與支持。

問：國防部在采用AI技術方面遭遇到哪些挑戰？

Eileen Vidrine： 對于國防部這樣的大型組織，最嚴重的障礙在于數據標準化、實現數據的可訪問性，以及如何在各個層級上都培養出具備敏銳數據嗅覺的員工隊伍。安全是我們的重中之重，面對保障數據安全的難題以及敵對方在這一領域投入的巨量資源，我們必須迎頭趕上、保持美國的優勢地位。

問：在政府機構中采用AI技術，會帶來哪些獨特的機遇？

Eileen Vidrine： 我們的角色非常特殊，既擁有資源推動大規模創新，又不必過度擔心利潤層面的回報。我們還擁有出色的組織，包括聯合AI中心（JAIC）、AFWERX、SOFWERX以及包括Kessel Run在內的各軟件開發部門等，他們負責管理并宣傳數據馬拉松、黑客馬拉松以及各類AI項目，激發人們的興趣并積極參與其中。此外，我們還擁有一大批年輕成員，他們自童年起就成長在技術飛速發展的時代之下，也樂于用自己的技能保護國家。培養這種文化，并在不畏失敗的心態下積極探索，將成為我們的員工學習并創造出前所未有技術成果的必要前提。

問：您能分享幾個關于AI技術的成功用例嗎？

Eileen Vidrine： 我們的部門很榮幸能夠與空軍下轄的諸多AI/ML項目保持合作。通過與空軍-麻省理工AI加速器計劃密切合作，我們幫助他們構建了數據目錄，以用于AI訓練。此外，我們還與空軍作戰集成能力（AFWIC）以及空軍計劃與項目部建立合作，通過AI用例幫助他們預測預算資源、執行預測性分析、并在測試場景中制定作戰策略，借此確定戰略決策的可靠性與可行性。

SAF/CO團隊則研究多種用例，思考如何通過用例將AI技術應用于飛行員訓練乃至監控空軍有形資產狀況當中。一旦有資產需要維護或修復，系統將做出預測并事先提醒相關人員。

問：國防部要如何使用AI技術保護其數據免受新興網絡威脅的侵害？

Eileen Vidrine： 根據美國國防部AI戰略，“特別是，AI可以增強我們預測、識別以及響應來自各種來源的網絡及物理威脅的能力，從而增強對國土的防御能力、免受攻擊侵擾并阻止對美國境內各金融網絡、電網、選舉程序及醫療系統等基礎設施的破壞行為。”作為首席數據官，我會代表美國空軍在這項工作中貢獻力量，包括提供工具、參與跨域協同并培養出更多有能力應對AI技術的勞動力。

問：國防部如何解決AI技術使用當中的隱私性、信任與安全問題？

Eileen Vidrine： 每一位AI開發人員必須滿足國防部提出的嚴格安全合規要求。我們要求接觸空軍敏感數據的每位人員都必須在政府云環境中獲取操作權限（ATO），機密數據不得在安全位置之外訪問。個人身份信息（PII）在被納入任何AI/ML項目前都需要進行標記，并可能根據項目的不同提高結果輸出時用戶的權限許可等級。我們還確保所有承包商及供應商都與對應政府部門簽訂數據共享協議，具體涵蓋數據的使用方式、存儲位置以及誰有權訪問這些數據。

AI技術本身無法解決數據泄露威脅或者影響數據安全性，它只是一種用于加快數據聚合速度的能力。只有認真執行安全協議，才能確保數據內容的安全可靠。此外，在安全指南發布之后，空軍將在國防部網絡安全成熟度模型認證（CMMC）范疇之內實施所有相關舉措。

問：美國空軍如何與各私營企業合作，以解決國防部面臨的安全挑戰？

Eileen Vidrine： 我們一直在努力與私營企業及小型企業建立牢固的合作伙伴關系。空軍設有多條用于開展業務的渠道。我們還提供SBIR與STTR項目，旨在聯手小型企業共同開發具有光明前景的技術方案。同時，我們還與國防創新單元（DIU）合作，以具備特定資質的供應商為原型開發AI程序;此外，我們也投入資金與大型企業簽約，引入執行任務過程中必要的技術。我們更與學術界攜起手來，具體成果包括麻省理工AI加速器計劃以及與威斯康星大學合作的AFRL AI加速器計劃。

問：您和美國空軍在培養AI勞動力方面做出了哪些努力？

Eileen Vidrine： 我們的勞動力需要為這類新型工作做好準備，而空軍需要在人才競爭方面正視來自商業領域的巨大壓力。目前，我們正采取多種舉措培養自己的數據專業人員。

在2018財年內，SAF/CO建立起了數據科學實習生框架，希望在探索人才要求與聘請標準方面做出嘗試。今年夏季，盡管COVID-19疫情肆虐，我們仍然在正常推進實習計劃。我們堅信今天的投資能夠在明天帶來卓越的勞動力儲備。我們還在運作多個探索性項目，包括為現任員工獲得在線數據資質證書、以及幫助數據管理員提升數據治理方面的技能等。聯邦政府還為數據科學新手組織起訓練營，所有學員皆為聯邦政府內部雇員。訓練營項目將于明年4月結束。我們期待著國防部也能組織起類似的計劃。

今年，美國空軍已經推出了數據科學學位，我們對這一進展感到振奮不已。這將為空軍部門提供豐富的數據科學新鮮血液。

上個季度，SAF/CO與空軍-麻省理工AI加速器計劃以及AFWERX合作建立起我們的首批數據記錄。我們共同進行了一輪數據采集，并聚集眾多航空航天專業人士參與C-17調度演練。這次數據馬拉松活動在C-17調度演練中實現了92%的準確度，未來我們還將在其他領域做出類似的嘗試。下一輪數據馬拉松活動很可能聚焦于數據準備層面，預計時間為2021年年內。

問：展望未來幾年，您對哪些AI技術最為期待？

Eileen Vidrine： 我不喜歡那種用極具煽動性的宣傳噱頭來看待創新技術。AI/ML擁有上百萬種潛在用途，我們才剛剛開始探索利用它們保護作戰人員，管理或預防流行病，并協助應對氣候問題。AI/ML對于日常生活有著巨大而積極的影響潛力，這是我們的目標、也是我們的責任。我們必須保證這些機會能夠腳踏實地地向前推進，我個人也期待能夠參與其中。

我非常自豪自己能夠作為后勤保障工作中的一員，包括在空軍之內建立起高素質、極具數據敏感度的勞動力，確保我們能夠快速、安全地定位及訪問數據，并致力于為航空航天專業人員提供高質量的標準化數據。相信這一切，都將推動數據科學的持續發展并創造出更加美好的未來！
責編AJX