国防情報システム局は、1年近くの開発とテストを経て、職員向けのデジタルコンシェルジュを展開していると、同局関係者が月曜日に明らかにした。
「コンシェルジュ AI」と呼ばれるこのプラットフォームは、クラウドでホストされる大規模な言語モデルに裏付けられた検索拡張生成モデルを活用し、DISA の従業員が仕事のさまざまな側面をナビゲートできるようにします。
「私たちは昨年、非常に多くのことを学びました。これで、調整中の機能的なシステムが完成しました。これを庁内で公開する許可を得ました。内部的に集中的に行われます」と、DISA の最高技術責任者兼新興技術部門ディレクターの Steve Wallace 氏は、DISA Forecast to Industry イベントで述べました。
「私たちは庁内で積極的に多くの使用例を追求しており、その利点が見え始めていることを願っています。」
このプラットフォームの最初のユースケースの 1 つは、DISA のスタッフが同庁の膨大なポリシーと指示のコレクションを精査できるように設計されたボットです。ただし、課題は、過去 60 年間に蓄積された政府機関の数百件のポリシーから、ボットが正確かつ関連性の高い回答を確実に提供できるようにすることです。
「例を挙げると、新型コロナウイルス感染症後の現代のテレワーク政策と、1954 年当時の「タイプライターを持参せよ」というテレワーク政策です。ボットが実際に正しい答えを返し、毎日タイプライターを家に持ち帰るように指示しないようにするにはどうすればよいでしょうか。これがどのように展開するかに興味があります。その多くは私たち自身の社内教育のためです」とウォレス氏は語った。
「現在、この部門では大規模な言語モデルを使った活動が活発に行われています。もちろん、私たちはそうしたものと競合するつもりはありません。この部門には重複は必要ありません。この部門には集中力が必要です。したがって、私たちは実際にそれらの多くと協力して、それらをどのように活用できるかを検討しています。」
ウォレス氏は、当局は大規模な言語モデルが新しいコードの作成とレガシーコードベースの最新化にどのように役立つかをテストしているとも述べた。 COBOL などの時代遅れの言語に依存するシステムの最新化には緊急性が感じられます。これは、これらのシステムの保守に熟練した労働力が間もなく退職し、これらのシステムをサポートするために必要な歴史的知識にギャップが残るためです。
「これらは実際に研究室で概念実証を行う場所です。 AI 拡張ソフトウェア エンジニアリングは、私たちが何かを持っていることを知っており、大規模な言語モデルがどのように役立つかを理解し始めている場所です。コードの作成という点では、これは非常に一般的になってきています。しかし、コードの最新化に関して余地はあるでしょうか?そのコードを実際に拡張および改善するにはどうすればよいでしょうか?」ウォレスは言いました。
ソフトウェア エンジニアリングに加えて、同庁はサイバーセキュリティ防御を強化するために AI を活用したボット検出を検討しています。目標は、ボット トラフィックを早期に特定し、政府機関がボットがエントリ ポイントに到達する前にフィルタリングまたはブロックできるようにすることです。
「これはかなり面白かったです。私たちは、実際のボット検出をどのように行っているかについて、ボットと人間の動作を調べ、それを分類して、ボットのトラフィックが発生する前に回避できる可能性があると話している企業数社と会いました。玄関のドアから」とウォレスさんは言いました。
一方、DISAのサイバーセキュリティ・分析総局ディレクター、ブライアン・ハーマン氏は、DISAが防御的なサイバーアナリストの日常業務を自動化するためにAIに注目していると述べた。ハーマン氏は、これらの活動の最大 80 パーセントは自動化できるが、政府機関はそのレベルの自動化には「まったく近づいていない」と述べた。
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