美能源部发布《面向科学、能源和安全的人工智能》报告

美能源部发布《面向科学、能源和安全的人工智能》报告

美国能源部(DOE)近日发布《面向科学、能源和安全的人工智能》报告，该报告制定了一个全面利用其在世界领先的高性能计算系统和数据基础设施方面的现有优势，扩大其在人工智能科学应用方面工作的愿景。

一．报告背景

在科学办公室（SC）和国家核安全局（NNSA）的指导下，DOE国家实验室在2022年组织了一系列研讨会，收集关于科学人工智能新的和快速出现的机遇和挑战的文章。这份《2023年报告》综合了这些研讨会。该报告显示了DOE独特的能力如何使社区能够推动人工智能科学应用的进步，建立在DOE在计算、数据和通信基础设施方面的优势和投资之上。此外，能源部拥有独特的能力，使社区能够推动人工智能科学应用的进步，建立在DOE在计算、数据和通信基础设施方面的长期优势和投资基础上，跨越能源科学网络（ESnet）、百万兆级级计算项目(ECP)和综合计划，如NNSA国防计划办公室高级模拟和计算（ASC）和SC通过高级计算的科学发现（SciDAC）程序。

现在，在人工智能进步的加速以及捕捉这些进步的强大国际活动和投资的推动下，在人工智能领域采取重大和转型举措的紧迫性正在增加。此外，在面向公众的互联网服务中引入强大的语言模型，如OpenAI、微软、Meta和谷歌的语言模型，表明迫切需要从根本上理解这些模型的新能力和相关的社会风险。这份报告详细说明了利用人工智能推动科学发展和解决能源和安全等国家要务的重要性，提出了一个同样相关和迫切需要的研究议程，同时也解决了人工智能促进会（AAAI）2023年4月公开信中讨论的挑战，包括“人工智能系统出错的可能性，提供有偏见的建议，威胁我们的隐私，为不良行为者提供新工具，以及对就业产生影响”。

二、主要内容

在过去的十年中，人工智能（AI）的根本变化已经为美能源部（DOE）的广泛任务空间带来了巨大的洞察力。人工智能正在帮助扩大和改善国家安全、科学办公室和能源部应用能源项目的科学和工程工作流程。人工智能在能源部科学中的进展和潜力在2020年《人工智能促进科学》报告中得到反映。在短期内，人工智能的规模和范围已经加快，揭示了新涌现的属性，这些属性产生了超越创造机会的洞察力，在提出和解决科学问题的方式上具有潜在的变革性。这些人工智能的进步也凸显了负责任地开发人工智能的至关重要性，重点关注与人工智能技术（如可解释性、验证、安全和隐私）、实施（如透明度、安全工程、伦理）和应用（如人工智能与人类的互动、教育和就业影响）相关的挑战。

该报告确定了六种人工智能能力，并描述了改变能源部项目领域的潜力，涵盖范围从对电网等复杂系统的控制到基础模型（例如ChatGPT等生成式AI程序背后的大型语言模型）。该报告列出了实现这些人工智能驱动的转型所需的横切技术，描述了科学 XNUMX“重大挑战”。报告指出，能源部在扩大美国在科学、能源和安全领域的全球领导地位方面处于独特地位，抓住人工智能变革科学的潜力，加速实现美国人工智能和大数据分析能力美好愿景。

自然语言处理（NLP）和图像识别等领域已经显示出改变游戏规则的前景，复杂系统的设计、工程、部署和操作也是如此——特别是那些位于能源部核心科学、能源和安全任务领域的核心领域。中国、日本、欧洲和其他国家在设计和部署超级计算机方面的进展已经导致了一个不可忽视的人工智能竞争地位。随着人工智能能力开始改变科学、能源和安全的几乎每个方面，在人工智能和基础能力（包括高性能计算(HPC)）方面建立领导地位将与国家的未来及其在全球秩序中的作用密切相关。这场竞赛可以说是这个国家过去60年来最深刻、最重要的一次。正如国家安全委员会关于人工智能的最终报告所指出的:

没有令人舒服的历史参考捕捉到人工智能(AI)对国家安全的影响。AI不是单一的技术突破，就像蝙蝠翼隐形轰炸机一样。争夺人工智能霸权的竞赛不同于太空登月竞赛。AI甚至比不上电这样的通用技术。然而，托马斯·爱迪生关于电的一句话概括了人工智能的未来:“它是一个领域中的领域……它拥有将重组世界生活的秘密。”

同样地，尽管ECP、HPC和数据基础设施取得了可喜的成果，但全球力量威胁着美国在半导体领域的领导地位。这些领域与人工智能的领导力密不可分，在人工智能领域，最具革命性的进步是由计算和前所未有的数据量推动的。百万兆级系统提供的极限规模代表了人工智能竞争力的全球赌注，但领导力将取决于开发可持续的百万兆级和超百万兆级(zettascale)计算环境，以及开发这些系统的能力所必需的基础理论、数学和软件系统。因此，这份报告列出了六个关键的基础人工智能方法；阐明其转变能源部科学、能源和安全任务领域的潜力；阐述了跨学科技术领域的一个广泛的体系结构，必须对其进行改进才能实现这些转换；并根据能源部影响这些进步的能力，评估能源部劳动力的状况以及规模、计算能力和数据基础设施。

全球领导力——通过在能源部全面积极地接受和推进人工智能而获得授权——也需要在至少三个方面采取大胆的举措。第一是解决日益具有破坏性的劳动力挑战，特别是能源部实验室和学术界的基础和应用科学人才转向支持商业应用，其中只有一部分激励措施和目标符合能源部的使命。第二，利用从设计和部署百兆亿级系统中获得的经验教训，从半导体和HPC系统协同设计到计算和存储系统集成，再到系统和应用软件，以及未来系统中与行业提供商建立更紧密的非传统合作伙伴关系的需求。第三，通过投资于针对DOE任务挑战的重点活动，充分利用新兴潜力来利用深度学习的新兴能力——本报告第一部分概述的人工智能方法就是例证，所有这些活动都是国家战略。

报告指出，能源部在扩大美国在科学、能源和安全领域的全球领导地位方面具有独特的优势。DOE运营着世界上最强大的超级计算机，包括新的百万兆级系统前沿、Aurora和El Capitan，拥有世界上最大的实验设施集合，在其17个国家实验室中雇用了超过5万名员工。

DOE有六个国家实验室领导了人工智能研讨会系列和结果报告：阿贡，劳伦斯•伯克利国家实验室，劳伦斯•利弗莫尔国家实验室，洛斯•阿拉莫斯国家实验室，橡树岭国家实验室和桑迪亚国家实验室。

这份报告为能源部提供了一个全面的愿景，以利用和扩展人工智能的新能力，加快进展，并深化跨越科学、能源和安全的任务领域的质量。同样重要的是，愿景和蓝图与偏见、透明度和可解释性、数据安全、验证和准确性以及应对人工智能对就业的影响等领域对科学基础的迫切需求完全一致。人工智能领域取得的最大进展大多来自美国和其他国家的工业和国防，这些国家的目标和激励措施与能源部的使命仅部分一致。这些进步也反映了人工智能和计算机科学人才向工业的迁移，造成了劳动力中断，DOE必须以紧迫感解决这一问题。尽管如此，DOE在百兆亿级系统、基础设施、软件、理论和应用方面的投资——结合独特的、多学科的协同设计方法，扩展到数千名专家——使DOE综合体处于独特的地位，以扩展其在科学、能源和安全领域的全球领导地位。同时，这些DOE资产和能力非常适合解决当今社会面临的与人工智能相关的新挑战——不仅创造机会，而且创造责任，领导国家，创造性地让美国工业应对这些挑战。需要针对新人工智能方法的开发和应用开展有针对性的持续活动，同时将它们集成到(在某些情况下替换)支持DOE任务领域的工具和基础设施中，并利用通过ECP和基础DOE计划创建的世界领先的人力、计算和数据科学基础设施以及综合基础设施，包括ESnet、SciDAC等。