在过去的十年中，人工智能（AI）领域取得了飞速的发展，尤其是在机器学习和数据处理能力的提升方面。这一进展不仅影响了全球经济的力量平衡，也在军事竞争中扮演了重要角色。然而，AI的成功应用并非仅仅依赖于算法和技术的进步，一个健全的AI生态系统同样至关重要。

AI生态系统的构成

AI生态系统包括技术、人才、管理知识、数据处理能力、安全性、信任性、投资环境和政策框架等多个方面。这些要素共同构成了AI成功应用的基础。例如，一个熟练的工作团队和知识渊博的管理层是AI项目成功的关键；而强大的数据处理能力则是AI算法发挥作用的前提。

AI在国家安全中的应用

AI在国家安全领域的应用面临着独特的挑战。政府部门在采用AI技术时，需要考虑到技术的可靠性、解释性、验证性、安全性等方面。这些因素对于军事和国家安全应用来说尤为重要。因此，政府在AI投资方面扮演着不可或缺的角色，特别是在那些私营部门可能无法快速获得投资回报的技术领域。

机器学习的进步

机器学习作为AI领域的一个子学科，在过去几年中取得了显著的进展。这一进展得益于云计算的普及，它使得AI能够处理大规模数据集并执行学习算法。机器学习的成功应用，如语音识别、图像识别、翻译和复杂游戏等，已经开始改变经济结构，提高生产力。

AI的挑战与管理

尽管AI技术具有巨大的潜力，但其实施和管理却充满挑战。AI技术的实际应用通常是高度特定问题和上下文依赖的，这意味着AI的性能提升可能是边际性的。此外，组织在依赖AI完成任务之前，需要确保AI的可靠性达到一个较高的门槛。这就要求有一个健全的AI生态系统来支持AI的广泛应用。

为什么现在是AI的关键时刻？

当前对AI的热情和投资主要是由于机器学习的突破。这些突破使得AI能够在相关性的速度上回答更多语义上有用的问题。然而，AI的成功不仅仅依赖于算法和数据，还需要有技术熟练的工作人员、合理的政策和标准以及强大的数字基础设施。

建议

该论文同时强调了某些行业，如市场广告和金融行业，由于与机器学习算法的功能对齐，所以这些行业成为了技术的引领者。鉴于大数据与AI系统的有效处理的重要性，美国国防部从2015财年开始优先考虑数据质量而非数据数量。此外，文档也讨论了美国政府投资AI的态势，特别是国防部将投资划分为学习与智能、高级计算和AI系统三大类。报告提到，从2013财年到2017财年，相关支出总计约17.6亿美元，并且不同的国防部门有不同的投资重点。

美国必须加大投资，专注于管理和政策工作，以确保在AI的采用和领导方面取得成功。全球其他国家也在大力投资AI，并在追求技术方面拥有一些优势。只有美国政府与私营科技公司协同工作，并与那些希望AI促进更开放和民主社会的伙伴和盟友国家合作，才能应对这些挑战。

另外该文章还对俄罗斯、中国、法国、德国、英国、以色列、沙特阿拉伯、日本、爱沙尼亚、阿联酋、韩国、印度、澳大利亚、巴基斯坦等国政府在人工智能方面的举措进行了分析。

结论

• 信任：

• AI透明度的重要性与必要性依应用而异。

• 信任必须在算法、数据和结果中得以满足。

• 用户必须理解系统被欺骗的机制。

• 安全：

• 强大而有弹性的数字能力建设需要平衡发展、操作和安全。

• 网络风险管理和网络安全的文化在整个组织中至关重要。

• 人才：

• 应用AI需要拥有领域专业知识、技术培训和适当工具的熟练教育劳动力。

• 组织必须培养数据卓越文化。

• 用户在机器学习中的成功需要通过早期的次优表现进行迭代、实验和学习。

• 数字能力：

• 组织应构建基础数字能力，成功应用AI技术（例如数据库管理、信息整合）。

• 通过信息和分析获得竞争优势是从总部到部署地的作战人员的全企业努力。

• 政策：

• 伦理政策和标准必须指导AI技术的应用和实施。

• 美国政府必须通过一系列步骤加强自身的AI生态系统。

• 需要进行政策工作，以成功采纳AI并在AI领导方面取得成功。

文章强调，在AI领域取得领先地位需要美国政府与私营科技公司及合作伙伴国家的密切协作，共同努力，推动AI带来更开放、更民主的社会。

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