NSTC công bố báo cáo về bài học rút ra từ việc sử dụng điện toán đám mây của liên bang để hỗ trợ nghiên cứu và phát triển AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã có những bước tiến vượt bậc trong thập kỷ qua. Phần lớn tiến trình này có được nhờ vào số lượng lớn các bộ dữ liệu và tài nguyên máy tính có thể truy cập được. Gần đây, nhiều cơ quan liên bang đã bắt đầu đầu tư vào việc tận dụng các tài nguyên điện toán đám mây thương mại để thúc đẩy nghiên cứu và phát triển (R&D) AI/ML. Hội đồng Khoa học và Công nghệ Quốc gia của Nhà Trắng (NSTC) và Tiểu ban AI vừa công bố báo cáo về Bài học rút ra từ việc sử dụng điện toán đám mây của liên bang để hỗ trợ nghiên cứu và phát triển AI tóm tắt các bài học rút ra từ các cơ quan Liên bang về việc sử dụng điện toán đám mây để nâng cao hoạt động R&D AI.

Báo cáo được đưa ra từ một báo cáo khác của Ủy ban Lựa chọn của Chính phủ Liên bang về AI, Khuyến nghị tận dụng tài nguyên điện toán đám mây cho nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo được liên bang tài trợ trong đó nêu chi tiết các khuyến nghị dành cho Chính phủ Liên bang nhằm thúc đẩy việc sử dụng điện toán đám mây để hỗ trợ đổi mới AI. Thực hiện những khuyến nghị này, tiểu ban MLAI đã tạo điều kiện cho một loạt đối thoại giữa các đại diện cơ quan và nhà cung cấp điện toán đám mây thương mại nhằm giúp xác định những thách thức và thực tiễn tốt nhất trong điện toán đám mây và R&D. Các báo cáo mới nhất về “Bài học rút ra” tóm tắt những phát hiện chính từ các cuộc đối thoại này, tập trung vào lợi ích của việc đầu tư, các phương pháp hay nhất, những thách thức chung và các cơ hội đang chờ đợi. Báo cáo đầy đủ từ cuộc đối thoại có thể được tìm thấy tại đây.

Lợi ích đầu tư 

• Cung cấp cho các nhà nghiên cứu quyền truy cập liên tục, theo yêu cầu vào các khả năng tiên tiến, tăng tốc thử nghiệm và sử dụng AI trong các lĩnh vực mới
• Cho phép tái tạo và mở rộng các hoạt động nghiên cứu cũng như kết quả của chúng
• Giúp các nhà nghiên cứu nhanh chóng tiếp cận được phần cứng AI chuyên dụng
• Cung cấp cho các cơ quan quyền truy cập vào các khả năng tính toán mới nhất và cập nhật nhất

Thực tiễn tốt nhất 

• Đội ngũ quản lý chuyên trách. Việc xây dựng năng lực này đã cung cấp cho các cơ quan kiến ​​thức chuyên môn và thẩm quyền cần thiết để quản lý và giám sát quyền truy cập vào các tài nguyên, dịch vụ và nền tảng điện toán đám mây. Các nhóm như vậy cũng đã cung cấp đào tạo cho cộng đồng người dùng và xem xét tính phù hợp của các nguồn lực được yêu cầu để đạt được các mục tiêu nghiên cứu cụ thể.
• Xác thực người dùng. Hầu hết các chương trình đều hạn chế quyền truy cập đối với những người dùng đã biết, đủ điều kiện và được chứng nhận. Nhiều người cũng yêu cầu xác thực hai yếu tố như một phần trong các biện pháp bảo mật của họ. Cùng với nhau, các biện pháp này cung cấp mức độ bảo mật cơ bản và khả năng tạo các biện pháp kiểm soát truy cập dựa trên người dùng.
• Đào tạo và giáo dục. Hỗ trợ đào tạo và các cơ hội giáo dục có vai trò cực kỳ quan trọng trong việc giải quyết các khoảng cách về kỹ năng hiện có, thúc đẩy các cơ hội tiếp cận công bằng và xây dựng kiến ​​thức chuyên môn cho cơ sở người dùng. Việc cung cấp các tài nguyên này đã giúp các nhà nghiên cứu được hỗ trợ điều hướng các dịch vụ tài nguyên điện toán đám mây khác nhau và kết hợp nghiên cứu cũng như nhu cầu cụ thể với các công cụ phần mềm và kiến ​​trúc điện toán phù hợp.
• Tài nguyên và quy trình làm việc được tính toán trước. Đặc biệt khi hỗ trợ các nỗ lực nghiên cứu nội bộ hoặc tập trung vào sứ mệnh, quy trình làm việc được tính toán trước đã giảm bớt công việc trùng lặp và tạo ra các phương pháp tiếp cận cơ sở dễ tiếp cận cho các điểm khởi đầu chung cho phân tích.

Những thách thức chung

• Phân quyền người dùng hiệu quả. Việc xác thực người dùng có thể tạo ra các nút thắt cổ chai liên quan đến việc xác minh danh tính và cung cấp khả năng đăng nhập. Việc thiếu nguồn tài trợ hoặc thiếu nhân lực của các tổ chức quản lý có thể dẫn đến sự chậm trễ trong việc kích hoạt tài khoản và giải quyết các vấn đề phát sinh ở mọi cấp độ truy cập. Hơn nữa, việc thiếu cơ quan có thẩm quyền và hướng dẫn toàn chính phủ về các dịch vụ được phê duyệt, bao gồm các cân nhắc về quyền riêng tư và quyền truy cập dữ liệu khác nhau, làm chậm quá trình áp dụng và tạo ra sự khác biệt giữa các chính sách và thủ tục của cơ quan.
• Các chi phí. Chi phí lưu trữ và truy cập dữ liệu làm phức tạp khả năng nhiều nhóm truy cập dữ liệu được chia sẻ. Ngoài ra, việc thanh toán và ngân sách còn phức tạp hơn do sự biến đổi của chi phí điện toán đám mây cho mỗi dự án và việc các nhà nghiên cứu có thể vô tình cạn kiệt tín chỉ do sử dụng cài đặt không chính xác. Hơn nữa, các khoản phí thay đổi sẽ gây thêm sự phức tạp cho các quy trình mua sắm của Liên bang, cũng như sự không chắc chắn về việc loại phân bổ nào có thể được sử dụng để mua khả năng tính toán nào.
• Cơ quan. Đảm bảo rằng người dùng nền tảng điện toán đám mây nhất định có thể định vị và duy trì nhận thức về dữ liệu, thử nghiệm và kết quả liên quan đến công việc và sở thích của họ.
• Quyền riêng tư và Bảo mật. Xác định các cách lưu trữ và tạo điều kiện truy cập vào đúng loại dữ liệu với các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật phù hợp, tùy theo cân nhắc về ngân sách, thay đổi ưu tiên nghiên cứu và phục vụ cộng đồng người dùng đang phát triển.
• Tích hợp các dịch vụ đám mây với các tài nguyên không phải đám mây. Đưa ra những thách thức về mặt tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu tiếp cận hiệu quả toàn bộ nguồn lực của cơ quan.
• Phát triển lực lượng lao động. Nhiều nhân viên Liên bang có mức độ hiểu biết hạn chế về công nghệ điện toán đám mây và một số ít có chứng chỉ ngành về hệ thống điện toán đám mây. Những hạn chế này thách thức cả nỗ lực nghiên cứu nội bộ lẫn khả năng cung cấp hướng dẫn và nguồn lực cho các nhà nghiên cứu bên ngoài.

Cơ hội nhìn về phía trước

Để giải quyết các mô hình tài chính, Chính phủ Liên bang có thể thực hiện những việc sau:

• Tận dụng tốt hơn sức mua được phản ánh qua các khoản đầu tư hợp nhất của Liên bang vào nền tảng điện toán đám mây thương mại. Hành động này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận các khả năng tiên tiến nhất của đám mây và cung cấp phương tiện để nói lên tiếng nói chung về những kỳ vọng và nhu cầu của cộng đồng nghiên cứu AI được liên bang tài trợ.
• Tạo các mô hình có thể giải thích được với chi phí tương ứng để quản lý tốt hơn sự không chắc chắn về ngân sách, vì những mô hình này sẽ minh họa cho các nhà nghiên cứu và người quản lý chương trình về động lực chi phí liên quan đến điện toán đám mây, đặc biệt là về các quyết định liên quan đến các thông số và quy trình đào tạo.
• Nắm bắt và chia sẻ các phương pháp hay nhất từ ​​các chương trình đám mây của đại lý liên quan đến các thỏa thuận hợp đồng và chiến lược để quản lý bội chi.

Để hướng tới môi trường nhiều đám mây, liền mạch như đã hình dung, các đại lý có thể thực hiện những việc sau:

• Tận dụng và giúp phát triển các công nghệ nguồn mở có thể hỗ trợ các cách xây dựng và thực thi khối lượng công việc tiêu chuẩn để triển khai trên nhiều đám mây (ví dụ: container hóa và tự động hóa).
• Tạo điều kiện và tự động hóa việc quản lý danh tính và quyền truy cập thông qua các hệ thống liên kết nhằm tập hợp cộng đồng nghiên cứu trong và ngoài chính phủ.
• Tiến hành đánh giá để đánh giá tính khả thi của việc phát triển lưới dữ liệu liên kết nhằm giảm sự di chuyển và sao chép dữ liệu.

Các cơ quan có thể được hỗ trợ thêm trong việc áp dụng các tài nguyên điện toán đám mây thương mại thông qua những điều sau:

• Tạo bộ công cụ cổng thông tin phác thảo mẫu tiêu chuẩn và đưa ra các biện pháp thực hành tốt nhất để triển khai cổng thông tin ở nhiều cấp độ khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức.
• Cung cấp hướng dẫn lựa chọn tài nguyên sẽ giúp các cơ quan xác định các trường hợp trong đó các loại tài nguyên khác nhau phù hợp nhất, chẳng hạn như lựa chọn đám mây so với điện toán hiệu năng cao và các dịch vụ thương mại so với máy tại chỗ.
• Đưa ra hướng dẫn về các chính sách, thủ tục, tài nguyên và dịch vụ đã được phê duyệt khi đề cập đến các dịch vụ đám mây thương mại, trong phạm vi có thể thực hiện được, bằng cách tận dụng sức mua được mô tả ở trên.

Cuối cùng, việc giải quyết nhu cầu phát triển lực lượng lao động sẽ đòi hỏi những điều sau:

• Đầu tư vào các nguồn lực đào tạo có thể phục vụ toàn bộ phạm vi người dùng cuối, nhà nghiên cứu và nhân viên kỹ thuật, được phân biệt theo trình độ kỹ năng, nhu cầu và sở thích của họ.

• Chiến lược tuyển dụng và giữ chân bao gồm các bộ kỹ năng có nhu cầu cao hỗ trợ điện toán đám mây, chẳng hạn như kiến ​​trúc sư đám mây, chuyên gia dữ liệu và điện toán nghiên cứu, kỹ sư phần mềm nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu.

Đọc báo cáo đầy đủ tại đây.