ใช้แป้นลูกศรขึ้น/ลงเพื่อเพิ่มหรือลดระดับเสียงดาวน์โหลดเสียงปัญญาประดิษฐ์เป็นแนวคิดที่ดูเหมือนจะออกแบบมาเฉพาะสำหรับชุมชนข่าวกรอง ความสามารถในการจัดเรียงข้อมูลจำนวนมหาศาล ค้นหารูปแบบขนาดใหญ่และขนาดเล็ก ความผิดปกติที่รับประกันการตรวจสอบเพิ่มเติม นั่นคือสิ่งที่นักวิเคราะห์ข่าวกรองทำอยู่แล้ว ลองนึกดูว่าพวกเขาจะประสบความสำเร็จอะไรได้บ้างเมื่อเสริมด้วย AI
แต่ก็ไม่ง่ายเหมือนแค่นำมาใช้ Dean Souleles
หัวหน้าที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีของ Office of the Director of National Intelligence กล่าวในรายการAgency in Focus – Intelligence Communityว่า IC กำลังดำเนินการเพื่อวางรากฐานสำหรับการนำ AI มาใช้
“คุณไม่สามารถสร้างบ้านได้หากไม่มีรากฐานที่มั่นคง รากฐานของ AI คือข้อมูลและเทคโนโลยีการคำนวณ” Souleles กล่าว “ชุมชนข่าวกรองใช้เวลาส่วนใหญ่ในทศวรรษที่ผ่านมาในโครงการที่เราเรียกว่า ICITE ซึ่งเป็นองค์กรด้านเทคโนโลยีสารสนเทศของ IC และนั่นคือการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีให้ทันสมัย และนั่นคือการใช้เทคโนโลยีคลาวด์ทั่วทั้งชุมชน ทำให้นักเทคโนโลยีของเราสามารถใช้งานคอมพิวเตอร์ขั้นพื้นฐานได้เช่นเดียวกับในภาคเอกชน แต่นั่นยังไม่ดีพอ เนื่องจากยุคใหม่ของการคำนวณต้องการการประมวลผลที่ซับซ้อน เราพูดถึง GPU หน่วยประมวลผลกราฟิก หรือหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) หรือชิปนิวโรมอร์ฟิกหรือเกทอาร์เรย์ที่ตั้งโปรแกรมฟิลด์ได้ หรือสิ่งต่างๆ มากมายที่เป็นการคำนวณแบบพิเศษที่ช่วยให้สามารถคำนวณด้วย AI ได้
แต่เทคโนโลยีดิบไม่ใช่ทั้งหมดที่ IC จำเป็นต้องใช้ประโยชน์จาก AI
เป็นเรื่องยากที่จะไปหนึ่งวันโดยไม่ได้ยินคนในรัฐบาลพูดถึงประสบการณ์ของลูกค้า มันสมเหตุสมผลแล้วที่เอเจนซี่ให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ebook เล่มใหม่ของเราเสนอกลยุทธ์จากผู้นำรัฐบาลกลาง 11 คนและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 5 คนเพื่อช่วยปรับปรุง CX ในขณะนี้
“ประการที่สอง เราต้องลงทุนในข้อมูล และไม่ใช่แบบ
ที่คนส่วนใหญ่คิด มันไม่เกี่ยวกับการได้รับข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ” Souleles กล่าว “มันกำลังรับข้อมูลที่ถูกต้องและเตรียมพร้อมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงอย่างเหมาะสม ดังนั้น เหตุผลที่คุณจัดประเภทภาพได้ก็คือ Stanford, Princeton และบริษัทอื่นๆ สร้างเครือข่าย ฐานข้อมูลที่เรียกว่า imagenet มีภาพ 14 ล้านภาพ จำแนกตามคนออกเป็น 200,000 หมวดหมู่ นั่นคือข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลการฝึกอบรมที่คัดสรรแล้ว ข้อมูลข่าวกรองส่วนใหญ่ไม่ใช่ข้อมูลนั้น มันเป็นข้อมูลดิบจำนวนมากและมากมาย”
ข้อมูลข่าวกรองดูเหมือนชั่วโมงแล้วชั่วโมงเล่าของโดรน และในชั่วโมงและชั่วโมงนั้นอาจมีค่าเพียงสองสามนาทีที่สำคัญ เช่น รถกำลังแล่นเข้ามาที่จุดตรวจหรือคนบางกลุ่มที่ชุมนุมกัน การดูข้อมูลนั้นแล้วสังเกตว่าส่วนไหนน่าสนใจหรือไม่น่าสนใจเรียกว่า “แท็ก” ข้อมูล
แต่ก็มีปัญหาเรื่องกำลังคนเช่นกัน: มีนักวิเคราะห์ไม่เพียงพอที่จะพัฒนาไลบรารีข้อมูลที่แท็กอย่างละเอียดเพื่อฝึก AI อย่างน้อยก็สำหรับการวิเคราะห์ข่าวกรอง
“คุณคิดว่า Google มีแมวกี่ภาพ? เยอะ เยอะ เยอะ จริงไหม? คุณคิดว่าเรามีเครื่องยิงขีปนาวุธจากอวกาศกี่ภาพ? ที่มีคุณภาพสูง? ไม่ใช่หลายสิบล้านอย่างแน่นอน” Souleles กล่าว “และนั่นคือความท้าทาย หากคุณมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะฝึกอัลกอริทึมของคุณ พวกเขาเรียกว่าการเรียนรู้แบบยิงน้อยใน AI ซึ่งหมายความว่าคุณไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะฝึกอัลกอริทึม คุณต้องการวิธีการทำเช่นนั้น นั่นคือพื้นที่ที่เรากำลังลงทุน: การเรียนรู้แบบยิงน้อย หรือการเรียนรู้แบบยิงครั้งเดียว หรือการเรียนรู้แบบยิงเป็นศูนย์ ที่เราไม่มีข้อมูล ซึ่งหมายความว่าเราอาจต้องสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกอัลกอริทึม ล้วนเป็นพื้นที่ที่อุดมสมบูรณ์สำหรับการสำรวจ”
แล้วก็เป็นเรื่องของการฝึกอบรมพนักงาน นั่นไม่ได้จำกัดแค่การรีสกิลหรือการอัพสกิล แม้ว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของมันก็ตาม นอกจากนี้ยังมีการฝึกอบรมพนักงาน ไม่ต้องพูดถึงความเป็นผู้นำในสิ่งที่ AI สามารถทำได้ และที่สำคัญกว่านั้นก็คือ ไม่สามารถทำได้
“ดังนั้น AI ที่มีอยู่ทุกวันนี้จึงแคบ สามารถทำสิ่งเล็กๆ ที่เฉพาะเจาะจงได้ สิ่งที่ไม่สามารถทำอะไรได้คือสิ่งที่ผู้คนคิดว่าสามารถทำได้: ไม่สามารถแทนที่ความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ได้อย่างมีนัยสำคัญ” Souleles กล่าว “มันไม่มีการตัดสิน มันไม่คิด อย่างที่เคยบอกไปว่ามันหลอกง่าย ฉันชอบที่จะพูดว่าความฉลาดทางชีววิทยาที่เล็กน้อยที่สุดนั้นวนเวียนอยู่กับปัญญาประดิษฐ์ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน”
นั่นหมายถึงการทำให้มั่นใจว่าความเป็นผู้นำจะไม่จมอยู่กับกระแสโฆษณาเกินจริง และเริ่มมองว่า AI เป็นเหมือนไพ่ใบหนึ่งในการออกจากคุก
นอกจากนี้ยังหมายถึงการฝึกให้ผู้คนเข้าใจอคติเมื่อทำงานกับ AI คนส่วนใหญ่คิดว่าความลำเอียงเป็นสิ่งที่น่ากลัว การบิดเบือนข้อมูล และด้วยเหตุนี้ AI จึงตัดสินใจต่อต้านคนบางกลุ่ม แต่ Souleles กล่าวว่าอคตินั้นมีอยู่ในข้อมูลทั้งหมด เพราะมีคนต้องเลือกข้อมูลที่จะใช้ในการฝึก AI การเข้าใจว่าอคติเป็นกุญแจสำคัญ
Credit : ยูฟ่าสล็อต
