Джон П. Десмонд, редактор AI Trends
ИИ более доступен для работающих молодых людей, которые выросли как «цифровые аборигены» с Alexa и беспилотными автомобилями как часть ландшафта, что дает им ожидания, основанные на их опыте того, что возможно.
Эта идея заложила основу для панельной дискуссии на Мировое правительство ИИ о потребностях мышления и мифах о наборе навыков для инженерных групп ИИ, состоявшейся на этой неделе виртуально и лично в Александрии, штат Вирджиния.
«Люди считают, что ИИ находится в пределах их досягаемости, потому что технология доступна, но технология опережает нашу культурную зрелость», — сказала член группы Дороти Аронсон, ИТ-директор и директор по данным Национального научного фонда. «Это все равно, что дать ребенку острый предмет. У нас может быть доступ к большим данным, но работать с ними во всех случаях может быть неправильно».
Вещи ускоряются, что повышает ожидания. Когда член группы Вивек Рао, лектор и исследователь Калифорнийского университета в Беркли, работал над своей докторской диссертацией, статья об обработке естественного языка могла быть магистерской диссертацией. «Теперь мы назначаем это как домашнее задание с двухдневным сроком выполнения. У нас есть огромные вычислительные мощности, которых не было даже два года назад», — сказал он о своих учениках, которых он назвал «цифровыми аборигенами» с большими ожиданиями от того, что делает возможным ИИ.
Модератор панели Рэйчел Дзомбак, ведущий специалист по цифровым преобразованиям Институт программной инженерии из Университета Карнеги-Меллона, спросил участников дискуссии, в чем уникальность работы над ИИ в правительстве.
Аронсон сказал, что правительство не может продвинуться слишком далеко вперед с технологией, иначе пользователи не будут знать, как с ней взаимодействовать. «Мы не строим айфоны, — сказала она. «У нас продолжаются эксперименты, и мы всегда смотрим вперед, предвосхищая будущее, поэтому мы можем принимать наиболее экономически эффективные решения. В правительстве прямо сейчас мы наблюдаем сближение подрастающего поколения и поколения, близкого к пенсионному возрасту, которому мы также должны служить».
В начале своей карьеры Аронсон не хотела работать в правительстве. «Я думала, это означает, что вы либо служили в вооруженных силах, либо в Корпусе мира», — сказала она. «Но через некоторое время я узнал, что федеральных служащих мотивирует служение более крупным учреждениям, решающим проблемы. Мы пытаемся решить действительно большие проблемы равенства и разнообразия, доставки еды людям и обеспечения их безопасности. Люди, которые работают на правительство, преданы этим миссиям».
Она упомянула о двух своих 20-летних детях, которым нравится идея службы, но «крошечными порциями», имея в виду: «Они не смотрят на правительство как на место, где у них есть свобода и они могут делать все, что хотят. . Они рассматривают это как ситуацию блокировки. Но на самом деле это не так».
Студенты Беркли узнают о роли правительства в реагировании на стихийные бедствия
Рао из Беркли сказал, что его студенты наблюдают за лесными пожарами в Калифорнии и спрашивают, кто работает над тем, чтобы что-то с ними сделать. Когда он говорит им, что это почти всегда местные, государственные и федеральные органы власти, «студенты обычно удивляются, узнав об этом».
Например, он разработал курс по инновациям в реагировании на стихийные бедствия в сотрудничестве с CMU и Министерством обороны, Лабораторией будущего армии и поисково-спасательной службой береговой охраны. «Это было откровением для студентов», — сказал он. Вначале двое из 35 студентов выразили заинтересованность в карьере в федеральном правительстве. К концу курса 10 из 35 студентов проявили интерес. По словам Рао, один из них был нанят Центром надводных боевых действий ВМС недалеко от Короны, штат Калифорния, в качестве инженера-программиста.
Аронсон охарактеризовал процесс привлечения новых федеральных служащих как «тяжелый подъем», предполагая, что «если бы мы могли подготовиться заранее, все было бы намного быстрее».
На вопрос Дзомбака, какие навыки и образ мышления считаются важными для инженерных групп ИИ, член группы Брайан Лейн, директор по данным и ИИ в Управлении общих служб (который объявил во время сессии, что он берет на себя новую роль в FDIC), упомянутая устойчивость является необходимым качеством.
Лейн является руководителем отдела технологий в центрах передового опыта GSA по модернизации ИТ (CoE) с более чем 15-летним опытом работы в области передовой аналитики и технологических инициатив. Он руководил партнерством GSA с Объединенным центром искусственного интеллекта Министерства обороны США (JAIC). [Ed. Note: Known as “the Jake.”] Лейн также является основателем ДАННЫЕ ХД. Он также имеет опыт работы в отрасли, управляя портфелями приобретений.
«Самое важное в устойчивых командах, отправляющихся в путешествие по ИИ, — это то, что вы должны быть готовы к неожиданностям, и миссия сохраняется», — сказал он. «Если вы все согласны с важностью миссии, команда может держаться вместе».
Хороший знак, что члены команды признают, что «никогда не делали этого раньше»
Что касается мышления, он сказал, что все больше членов его команды приходят к нему и говорят: «Я никогда раньше этого не делал». Он видит в этом хороший знак, дающий возможность поговорить о риске и альтернативных решениях. «Когда у вашей команды есть психологическая безопасность, чтобы сказать, что они чего-то не знают», Лейн считает это положительным моментом. «В центре внимания всегда находится то, что вы сделали и что вы сделали. Редко фокусируется на том, чего вы не делали раньше и во что хотите вырасти», — сказал он.
Аронсон столкнулся с трудностями при реализации проектов ИИ. «Трудно сказать руководству, что у вас есть вариант использования или проблема, которую нужно решить, и вы хотите заняться этим, и есть 50 на 50 шансов, что это будет сделано, и вы не знаете, сколько это будет стоить». она сказала. «Все сводится к тому, чтобы сформулировать обоснование и убедить других, что это правильно, чтобы двигаться вперед».
Рао сказал, что беседует со студентами об экспериментах и экспериментальном мышлении. «Инструменты ИИ могут быть легко доступны, но они могут маскировать проблемы, с которыми вы можете столкнуться. Когда вы применяете API видения, например, в контексте проблем в вашем бизнесе или государственном учреждении, все может быть не так гладко», — сказал он.
Модератор Дзомбак спросил участников дискуссии, как они строят команды. Поджог сказал: «Вам нужна смесь людей». Она пробовала создавать «сообщества практики» для решения конкретных проблем, куда люди могут приходить и уходить. «Вы объединяете людей вокруг проблемы, а не инструмента», — сказала она.
Лейн поддержал это. «Я действительно перестал сосредотачиваться на инструментах в целом», — сказал он. Он проводил эксперименты в JAIC в области бухгалтерского учета, финансов и других областях. «Мы обнаружили, что на самом деле дело не в инструментах. Речь идет о том, чтобы собрать вместе нужных людей, чтобы понять проблемы, а затем изучить доступные инструменты», — сказал он.
Лейн сказал, что он создает «кросс-функциональные команды», которые «немного более формальны, чем сообщество по интересам». Он обнаружил, что они эффективны для совместной работы над проблемой в течение примерно 45 дней. Ему также нравится работать с клиентами необходимых услуг внутри организации, и в результате он видел, как клиенты узнают об управлении данными и искусственном интеллекте. «По пути мы подберем одного или двух, которые станут сторонниками ускорения внедрения ИИ во всей организации», — сказал Лейн.
Лейн считает, что на разработку проверенных методов мышления, работы и лучших практик для разработки систем ИИ для обслуживания правительства уйдет пять лет. Он упомянул Проект «Возможность» (TOP) Бюро переписи населения США, начатое в 2016 году для решения таких проблем, как загрязнение океана пластиком, восстановление экономики после COVID-19 и реагирование на стихийные бедствия. За это время TOP участвовал в более чем 135 публичных проектах и имеет более 1300 выпускников, включая разработчиков, дизайнеров, лидеров сообщества, экспертов по данным и политике, студентов и правительственные учреждения.
«Это основано на образе мышления и способах организации работы, — сказал Лейн. «Мы должны масштабировать модель доставки, но через пять лет у нас будет достаточно доказательств концепции, чтобы знать, что работает, а что нет».
Узнайте больше на Мировое правительство ИИв Институт программной инженериив ДАННЫЕ XD и в Проект возможностей.