美国空军部探索人工智能的非颠覆性应用以提升工作效率和竞争力

在当前快速发展的技术环境中，人工智能（AI）的应用正在改变各种行业，包括军事机构。美国空军部（Department of the Air Force, DAF）开始探索人工智能的非颠覆性应用，以提升工作效率和竞争力。在这一过程中，理解和应用“意义建构”方法变得尤为重要。意义建构不仅是一种分析工具，它还帮助决策者在面对市场变化和技术进步时，构建有效的应对策略。

人工智能的引入带来了多重效益，包括提高工作效率、降低成本以及优化人力资源配置。尽管有潜在的好处，它的部署也伴随着挑战。例如，有必要开发和维护相关的技术工具，确保训练数据的获取与整理，并对人员进行。这些过程不仅需要资金支持，还需要决策层对背景知识的深入理解。

在非颠覆性人工智能的应用中，其目的在于通过改善现有工作流程，而不是对其进行彻底的重构。这种方式能让相关任务的完成速度和准确性得以提高，从而将人力资源重新分配到更高价值的工作中去。例如，在医疗领域，AI辅助的影像诊断能够加速信息分析的过程，改善结果的可靠性。在美国空军的背景下，类似的AI应用能有效提升情报感知和决策支持流程。

AI在医疗领域的成功经验为美国空军的AI应用提供了有益的借鉴。尽管各国在人工智能在放射学应用上的决策各不相同，但一些共同的实践经验值得关注：1. 开发高质量的数据以减少偏差和误报，2. 确保算法的验证以降低故障率，3. 理解数据集覆盖的局限性，4. 并将最终的判断权保留给专业人员。这些做法不仅适用于医疗行业，同样在军事领域的AI应用中也非常重要。

为了顺利推行不仅需要将科技与业务融合，更需要提高组织的吸收能力，以便有效地消化和运用这些新技术。美国国防部为推动“负责任人工智能”（Responsible AI, RAI）的方法，在相关流程中进行了一系列努力，力求在设计、开发、部署和使用AI系统过程中落实伦理原则，从而提升系统的可信度。

例如，F2T2EA流程（发现、固定、追踪、定位、打击、评估）通常需要情报收集人员到打击目标人员之间快速协调。在这种环境下，信息的泄密与保密等级处理成为关乎任务成功的关键因素。例如，虚构的AI工具“CoordClass”利用自然语言处理技术解决了信息保密的分级问题，从而可以有效避免过度保密导致的效率损失。

在对AI工具进行风险分析时，本报告采用了STOPES（社会、技术、操作、政治、经济与可持续性）框架，该框架能够帮助美国空军全面评估在不同因素下可能面临的风险。同时，这种分析方法也为AI工具的实施和优化提供了多方面的视角。

随着新的AI技术不断涌现，美国空军的理解能力团队正面临着工作负担的加重。有效的工具设计与开发需建立在对需求的深入理解基础上，开发过程不能过于繁琐，以避免给操作人员带来额外麻烦。因此，在推动人工智能的过程中，空军首席数据与人工智能官（CDAO）应制定方案，以维护人员的技能和专业判断力，防止依赖技术造成的能力退化。

面对日益复杂的作战环境，局势的变化催生对情报分析的需求增长。AI辅助的情报分析不仅要求技术的推陈出新，更需将“人”的因素置于核心位置。在不断吸收和运用人工智能技术的同时，空军也应关注到人机协作的潜力，帮助提升决策质量和效率。

美国空军部通过探索非颠覆性的人工智能应用，旨在提升组织的整体效率和竞争力。这一过程不仅包括技术上的应用，更强调了对人员能力的投资以及对现有流程的优化。通过渐进式的演化采用，空军部将为未来更广泛的技术变革奠定基础。因此，决策者在推动人工智能的引入与应用时，应重视技术所带来的变革与挑战，极大化地提升空军在全球竞争中的优势地位。