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美國陸軍人工智能項目——Linchpin

人工智能ai機器學習

美國陸軍人工智能項目——Linchpin

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美國陸軍人工智能項目——Linchpin

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美國陸軍人工智能項目——Linchpin



美國陸軍已經認識到 ， 要想在當前和未來以數據驅動的作戰中取得優勢 ， 關鍵在于集成人工智能和機器學習的能力 。 人工智能和機器學習可以提高任務效率（如處理海量情報信息、進行目標識別） ， 并幫助軍事領導人快速做出決策 。
然而 ， 當前美國軍事領導人、政策制定者和政府官員在討論將人工智能集成到國防部以啟用自主系統和取得決策優勢時 ， 大部分建議都停留在戰術和道德層面 ， 缺乏具體實施的技術細節 。 實際上 ， 要利用先進的計算和分析能力 ， 需要在前期進行大量“無聊”的后端工作 ， 即搭建可靠的底層架構和基礎設施 ， 以便為人工智能的順利集成與應用奠定基礎 。
Linchpin（原意是一種固定輪子或其他機械部件的銷 ， 延伸為系統或組織中的關鍵要素）項目則是美國陸軍管理這些后端工作的有效解決方案之一 。 2022年 ， Linchpin項目的概念首次提出 ， 該項目的最終目標是建立一個安全環境 ， 從而能持續地將政府和行業制造的人工智能和機器學習能力大規模整合到美國陸軍項目中 。


項目背景


Linchpin項目的根源可以追溯到Maven項目（別稱：算法戰跨職能團隊 AWCFT） 。 Maven項目于2017年啟動 ， 是美國國防部的首個人工智能項目旨在利用人工智能和機器學習技術來分析大量的情報數據 。 盡管這在理論上看起來很簡單 ， 但具體實施這一人工智能系統依然出現了許多困難 ， 特別是在可靠的底層架構和基礎設施問題上 。 要解決這個問題 ， 則意味著要在整個美國國防部范圍內制定相應機制 ， 以便為大規模投資、管理和部署人工智能做好準備 。
此外 ， 美國陸軍“情報、電子戰和傳感器項目執行辦公室”（PEO IEW&S）的所有傳感器現代化工作都需要應用人工智能/機器學習（AI/ML）能力 ， 以處理、利用和傳播大量真實的情報數據 。 持續集成和交付這些能力 ， 則需要有相應的人工智能/機器學習運維管道（AI/MLOps Pipeline） ， 也可以理解為自動化的工作流 。 而在每個項目辦公室中單獨部署不同管道的成本過高 。 因此 ， 必須集中管理管道部署工作 ， 以建設經濟實惠的管道技術基礎設施 。
在Maven項目以及美國陸軍推動傳感器現代化相關工作的推動下 ， 2022年10月 ， “情報、電子戰和傳感器項目執行辦公室”（PEO IEW&S）推出Linchpin項目 ， 旨在搭建一個安全的人工智能/機器學習運維環境 ， 從而為該辦公室的項目交付可信的人工智能解決方案 。 Linchpin項目最初聚焦于傳感器領域 ， 是美國陸軍首個列檔（Program of record）的人工智能項目 。


【美國陸軍人工智能項目——Linchpin】
圖1. 2023年8月 ， PEO IEW&S發布任務分析時間線


參與機構與支持機構


Linchpin項目由“情報、電子戰和傳感器項目執行辦公室”推出；該辦公室的“情報系統與分析項目經理”（PM IS&A）負責該項目 。 項目參與人員來自各部門和機構 ， 包括陸軍未來司令部下屬的人工智能集成中心（AI2C）、陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）下屬的陸軍研究實驗室（ARL）和C5ISR中心（指揮、控制、通信、計算機、網絡、情報、監視和偵察中心）、美國陸軍通信電子司令部軟件工程中心（CECOM SEC） 以及美國陸軍地理空間中心（AGC） 。
該項目支持機構眾多 ， 且仍在不斷擴大中 ， 包括美國國防部長辦公室下屬的數據與人工智能首席辦公室（OSD-CDAO）、負責研究與工程的國防部長辦公室（OSD R&E）（可信AI和自主領域）、美國國家地理空間情報局（NGA）（Maven人工智能項目）以及美國國家安全局（NSA） 。



圖2. Linchpin項目所涉機構


主要目標


根據情報、電子戰和傳感器項目執行辦公室于今年4月發布的文件 ， Linchpin項目的愿景是為美國陸軍項目提供可信的AI能力 ， 包括以下三個使命：

  1. 通過一個集中管理的項目 ， 使用去中心化架構 ， 建立AI應用的“標準、流程和治理”；
  2. 通過最大化美國國防部和情報界在AI領域的投資 ， 建立一個安全且可信的“AI操作訓練環境和AI服務”；
  3. 創建一個由行業合作伙伴組成的協作和競爭性的生態系統 ， 在快速的多合同策略的支撐下 ， 持續評估和整合最佳的“行業產品、解決方案和服務” 。



圖3.Linchpin項目交付能讓AI應用于軍事活動的基礎設施（2024年4月由PEO IEW&S發布）


總的來說 ， Linchpin項目既關注構建和部署安全、可信的人工智能和機器學習模型的技術要求 ， 也關注使技術能持續集成和部署所必需的計劃細節 ， 包括合同策略、成本模型和網絡安全認證等 。
在技術層面 ， Linchpin項目的目標是創建“人工智能運維和服務”（AIOps+） 。 AIOps+采用了AI/MLOps的原則 。 AI/MLOps是一種包括人員、工具/技術、流程和治理的嚴格方法 ， 用于管理人工智能/機器學習模型的整個生命周期 ， 以改進下一代模型 。 AIOPs+包括行業認可的“人工智能/機器學習運維”（AI/MLOps）實踐、人工智能生態系統、標準化方法（例如AI風險框架）與設計原則、安全可信的環境和服務 ， 從而通過Linchpin項目向AI賦能的項目提供AI解決方案 。



圖4.2024年4月 ， PEO IEW&S發布Linchpin項目的運維和系統概念


Linchpin項目若能交付 ， 將提供“政府所有的、符合行業標準的”人工智能/機器學習運維管道 。 圖4則是Linchpin項目的管道示意圖 ， 管道覆蓋了模型的整個生命周期：數據收集/持有、數據標記、模型訓練、測試和評估、驗證和確認、部署等 ， 以及部署后的模型監控和操作數據反饋 。 另外 ， 在每個步驟中 ， 士兵都可以直接獲取人工智能的狀態和性能信息 ， 并提供反饋 ， 幫助優化人工智能 。
在采辦層面 ， Linchpin項目的采辦方法旨在鼓勵整個國防部生態系統內的行業合作伙伴進行持續競爭 ， 并嘗試鼓勵更多小型企業和非傳統承包商參與到項目中 。 2023年11月1日 ， 該項目進入美國國防部“適應性采辦框架”（AAF）的軟件采辦路徑（SWP）規劃階段 。
為了推進Linchpin項目 ， 相關方面通過發布“信息請求”（RFI）、與行業進行單獨對話等方式展開市場調研 。 截至目前 ， Linchpin項目在“獎勵管理系統” （System for Award Management）上共發布五份“信息請求”文件 。 五份“信息請求”文件分別為：
  1. 2022年10月 ， 發布第一份信息請求 ， 側重采辦策略和技術選項；
  2. 2023年3月 ， 發布“可追溯性、可觀察性、可替換性策略市場調研”；
  3. 2023年10月 ， 發布“自動化人工智能物料清單市場調研”；
  4. 2023年10月 ， 發布“支持美國陸軍計劃的計算機視覺能力”；
  5. 2024年6月 ， 發布“支持美國陸軍計劃的無線電頻率/電子戰人工智能能力” 。


合同授予與合作


2023年9月27日 ， 負責Linchpin項目的情報系統與分析項目經理與陸軍研究實驗室合作 ， 通過美國陸軍合同司令部 ， 授予Linchpin項目的初始合同 。 該合同通過廣泛機構公告（BAA）授予博思艾倫·漢密爾頓公司（Booz Allen Hamilton）和紅帽公司（Red Hat）兩家供應商 ， 總價值200萬美元 ， 將支持Linchpin項目的研究工作 ， 具體關注“可追溯性、可觀察性、可替換性和可消耗性”（TORC）原則 。 TORC原則框架旨在確保模型和數據完整性、數據開放性和模塊化開放系統架構（MOSA）設計 。 該合同的履行期（PoP）為6個月 ， 續簽年限（option years）不超過五年 。 Linchpin項目經理表示 ， 該合同是項目重要的第一步 ， 旨在“將AI與軟件解耦 ， 分解機器學習運維管道中的組件 ， 并提高整個過程的安全性” 。
除了上述的合同授予之外 ， 負責Linchpin項目的情報系統與分析項目經理還與“小企業創新研究資助計劃”（SBIR）和xTech項目合作 。 通過SBIR和xTech項目 ， 美國陸軍尋求加速資金投入和技術轉型以引領人工智能 。


負責采辦、后勤和技術的陸軍助理部長辦公室（OASA（ALT））主導SBIR和xTech項目 ， 為創新者提供研發資金以解決關鍵挑戰 。

  • 通過SBIR項目 ， 負責采辦、后勤和技術的陸軍助理部長為小型企業提供機會 ， 展示其解決方案的技術優勢、可行性和商業潛力 。
  • xTech項目采取獎金競賽模式 ， 旨在促進美國陸軍與小型企業、學術界、國際創新者等非傳統創新者的協作 。


在2024財年 ， 美國陸軍的SBIR項目向關注Linchpin項目重點領域的五個小型企業投資了近1000萬美元 。 在2025財年 ， 相關投資數額預計會增加：SBIR項目為人工智能/機器學習領域分配的合同估值預計為1.14億美元 ， 其中Linchpin項目預計占4500萬美元 。 這筆資金的一部分來自當前和未來的陸軍SBIR合同 ， 這些合同將通過xTech項目競賽授予 ， 相關競賽將關注Linchpin項目特定的重點領域 。



與“泰坦”系統的集成


美國陸軍希望 ， Linchpin項目所提供的能力最終能夠在整個美國陸軍范圍內得到應用 。 目前 ， 美國陸軍的“泰坦”戰術情報系統（TITAN ， 中文譯名：戰術情報瞄準接入節點）是第一個整合Linchpin項目相關算法的美國陸軍項目 。 “泰坦”系統是美陸軍的下一代深度感知和能力系統 ， 用于收集和傳播傳感器數據 ， 以提升“傳感器到射手”的殺傷鏈效率 。 “傳感器到射手”網絡有多個部分 ， 而Linchpin系統的人工智能運維管道可以對其進行優化 。
選擇“泰坦”系統作為首個集成Linchpin項目能力的項目頗具戰略性 ， 因為“泰坦”系統可以接收來自太空、空中和地面多個領域的數據 ， 這就意味著美國陸軍能構建應用于多個作戰領域和不同項目辦公室的通用模型 ， 從而顯著增強美國陸軍的多域作戰能力 。


通過Linchpin項目應對AI風險


隨著Linchpin項目的不斷成熟 ， 未來將會被用于應對與人工智能與機器學習相關的道德和安全風險 。 例如 ， Linchpin項目創建了“人工智能物料清單”（AI-BOM）的概念 ， 旨在應對人工智能模型供應鏈的潛在弱點 。 Linchpin項目于2023年10月發布的“信息請求”（RFI）中號召行業提供關于如何實施和自動化該項目的“人工智能物料清單”（AI BOM）的信息 。 “人工智能物料清單”類似于“軟件物料清單”（SBOM） ， 并至少包括三項內容：

  • 軟件物料清單：包括構建和驗證人工智能模型所需組件的詳情以及供應鏈關系 。
  • 模型詳情：人工智能模型的屬性、架構、訓練數據、超參數和預期用途 。
  • 數據血緣：用于創建模型的數據關系 。
這些信息將會幫助美國政府更好地了解人工智能可能給其作戰網絡帶來的潛在風險或威脅向量 ， 這也是Linchpin項目的重要作用 。

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