ข่าวลือเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เรากำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อควบคุมสถานการณ์ที่มีตัวแปรจำนวนมากนิโคลัส สเปซการกำกับดูแล AI คลาวด์ และอนาคตการทำให้เป็นประชาธิปไตยของข้อมูลหมายความว่าทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือเหล่านี้ได้ มีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมมากมายที่ช่วยให้ผู้ที่อาจไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่เป็นวิทยาศาสตร์ข้อมูลและตัดสินใจได้ดีขึ้นในการทำงานนิโคลัส สเปซหัวหน้านักเทคโนโลยีแห่งสหพันธรัฐ SNOWFLAKE
การเติบโตของปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเป็นสิ่งที่ชัดเจน
หน่วยงานต่าง ๆ ได้ตระหนักถึงศักยภาพและประโยชน์ที่แท้จริงของการใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ วิเคราะห์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และจัดการกับความท้าทายของภารกิจ
Bloomberg Government ประมาณการว่าหน่วยงานต่าง ๆ กำลังจะใช้จ่ายประมาณ 5 พันล้านดอลลาร์ ในการลงทุนด้าน AI ทั้งหมดในปีนี้เพียงปีเดียว
กรณีการใช้งานเริ่มต้นและความสำเร็จกำลังผลักดันการลงทุนมากยิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติขอทุนวิจัยและพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับ AI มากกว่า 850 ล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2021 ซึ่งสูงกว่าคำขอในปีงบประมาณ 2020 ประมาณ 70 เปอร์เซ็นต์
คำของบประมาณปี 2564 ของกระทรวงกลาโหมจะเพิ่มเงินทุนของศูนย์ AI ร่วมจาก 242 ล้านดอลลาร์เป็น 290 ล้านดอลลาร์ และเพนตากอนกำลังขอเงินอีก 449 ล้านดอลลาร์สำหรับโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่สำนักงานโครงการวิจัยขั้นสูงกลาโหม (DARPA)
การใช้จ่ายทั้งหมดนี้ไม่ได้แปลว่าจะประสบความสำเร็จในระยะยาวเสมอไป
นั่นคือเหตุผลที่ฝ่ายบริหารและ GSA สร้างชุมชนแห่งการปฏิบัติด้าน AI เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายนและขณะนี้มีสมาชิกมากกว่า 400 คนจาก 26 หน่วยงาน
เป้าหมายคือการช่วยให้หน่วยงานค้นหาและใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
และตัวอย่างที่หน่วยงานประสบความสำเร็จในการปรับใช้ AI สำหรับประสบการณ์ของลูกค้า ทรัพยากรบุคคล ความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูง และกระบวนการทางธุรกิจ
Nicholas Speece หัวหน้านักเทคโนโลยีของรัฐบาลกลางที่ Snowflake กล่าวว่าโอกาสในการใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงการส่งมอบภารกิจในทุกอุตสาหกรรม ทั้งภาครัฐและเอกชนนั้นมีความสำคัญมาก
เขากล่าวว่าไม่จำเป็นต้องแทนที่หน่วยงานที่ทำอยู่ในปัจจุบัน แต่ทำอย่างชาญฉลาดโดยใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้นและเร็วขึ้น
“เรากำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อควบคุมสถานการณ์ที่มีตัวแปรจำนวนมาก” Speece กล่าวในรายการInnovation in Government “ตัวอย่างเช่น ลองคิดดูในชุมชนทางการแพทย์ หากคุณกำลังพยายามค้นหาว่าพวกเขาอาจมีข้อขัดแย้งอะไรบ้างจากใบสั่งยาที่แตกต่างกัน ความขัดแย้งในตัวแปรต่างๆ ข้อมูลประชากร สุขภาพ และน้ำหนักอาจเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับบุคคลนั้น ความสามารถในการดูตัวแปรทั้งหมดอย่างรวดเร็วและให้คำแนะนำแก่เภสัชกรเป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของการใช้ AI และ ML”
Speece กล่าวว่าหนึ่งในเหตุผลที่เอเจนซี่เลือกใช้ AI และ ML อย่างรวดเร็วก็คือผู้ขายได้สร้างสถาปัตยกรรมพื้นฐานเพื่อเป็นรากฐานที่เครื่องมือเหล่านี้สามารถทำงานได้
“เอเจนซี่และองค์กรต่าง ๆ ถูกปล่อยให้สร้าง 30% อันดับแรกที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับภารกิจของพวกเขา และได้รับคุณค่านั้นจริง ๆ ด้วยต้นทุนที่น้อยลง และด้วยวิธีที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น” เขากล่าว “เอเจนซี่จำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากโอเพ่นซอร์ส อินเทอร์เฟซแบบเปิด และมาตรฐานแบบเปิดให้เกิดประโยชน์สูงสุดผ่านผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์”
ถึงกระนั้น การย้ายไปสู่การใช้เครื่องมือ AI และ ML ในวงกว้างนั้นไม่ง่ายเหมือนการพลิกสวิตช์
