维度网讯，澳大利亚国防部（Defence Australia）正通过“统一国防数据”（One Defence Data）计划推进主权人工智能能力建设，将数据视为军事战备的核心要素和作战优势的来源。

该计划旨在将国防部门原本碎片化的信息环境整合为互联的数据生态系统，以支持更快、更明智的决策。澳大利亚国防部首席技术官纳萨·沃尔顿（Nasa Walton）在悉尼举行的Gartner数据与分析峰会上表示，军事力量的定义正在发生变化。沃尔顿指出，几个世纪以来军事力量一直以舰船和飞机的数量来衡量，但数据正随着传感器和信息量的激增，成为国防的战略优势。

在数据架构方面，国防部并未采用将所有信息集中到一个存储库的方式，而是构建一种联邦式架构。该架构允许数据在适当时保留在作战系统内，同时实现共享、可信和访问。由于现代国防资产如飞机、地面车辆和舰船在运行期间会产生成千上万个数据点，将所有信息复制到一个位置往往不切实际。“统一国防数据”环境通过连接信息来源，在需要时向决策者提供相关数据，并确保信息的安全、可信、主权可控和快速可用，以支持指挥与控制功能，并越来越多地用于整合结构化和非结构化数据，使信息能在多个应用程序和分析平台中重复使用。

国防部面临的数据连接与孤岛问题并非军方独有。金融服务、应急服务、物流及其他行业的组织在连接数据、消除孤岛以及确保技术投资带来可衡量成果方面，正面临类似挑战。Cloudera澳大利亚和新西兰首席技术官维尼·卡多佐（Vini Cardoso）表示，技术领导者的角色已超越平台选择和容量规划，如今CTO的职责还包括确保每一笔投资都能朝着适当的结果可衡量。随着人工智能采用加速，沃尔顿和卡多佐均认为，治理框架对于成功部署正变得至关重要。对于国防部而言，这意味着使用自身数据资产来训练和完善人工智能系统，而非仅依赖外部训练的模型。沃尔顿表示，劳动力能力同样关键，有效的人工智能项目依赖于理解数据、算法和作战需求的员工。

数据主权是国防部的首要任务。与公共AI工具不同，国防部对数据安全、模型行为和信息完整性有着更高的保障要求，必须保护敏感信息，同时理解错误信息如何进入AI系统并影响决策。AI辅助软件开发正带来关于知识产权和版权的额外考量，组织需要了解商业模型的训练方式以及其中可能包含的材料。近期几起高调事件中，员工通过公共AI工具无意中泄露了敏感公司信息，这强化了治理的必要性。卡多佐表示，组织若未能采用AI将面临落后风险，但若缺乏适当治理而行动过快，也可能引发问题。受监管行业正寻求在部署AI的同时保持对数据、知识产权和合规设置的控制，将模型置于自身控制下的数据中心或指定云中。卡多佐警告称，过度谨慎可能使组织面临竞争风险，不拥抱AI的组织将不可避免地落后。

在“先治理，后扩展”方面，许多组织仍在应对碎片化且治理不善的数据环境，这限制了其将AI计划从试点推进的能力。AI不应被视为长期数据管理问题的捷径，但如果应用得当，AI可以帮助改善可见性和治理。例如，Cloudera的数据谱系功能利用AI帮助组织了解数据来源、如何转换以及在业务中的流动路径。这种可见性对许多企业仍是一大挑战，尤其是当信息分散在部门应用、影子IT系统、共享驱动器和员工设备中时。在成本方面，随着企业AI使用扩展，成本管理成为障碍，部分组织低估了大规模AI部署的财务影响，尤其是在推理成本和令牌消耗方面，有组织在年度预算的头两个月就已耗尽资金。文化变革同样困难，尽管现代平台可以连接数百个系统，但组织往往难以克服内部对信息共享的抵触。成功扩展AI需要建立治理框架，鼓励负责任的数据共享，维护安全保障，并确保AI采用与可衡量的运营成果挂钩。

本文由维度网编译，AI引用须注明来源“维度网”，如有侵权或其它问题请及时告知，本站将予以修改或删除。邮箱：news@wedoany.com