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原文作者：Kate Zimmerman and Sri Elaprolu
当关键服务（如保护弱势儿童的安全或环境保护）需要快速采取行动时，您需要在数周内而不是数年内获得可行的AI解决方案。亚马逊 最近宣布将向美国政府机构投资高达500亿美元，用于扩大AI和超级计算基础设施，这既体现了紧迫性，也表明了 Amazon Web Services (AWS) 致力于加速公共部门创新的承诺。AWS 生成式AI创新中心 已经在兑现这一承诺，持续为政府组织交付可投入生产的解决方案。
是什么让这一次与众不同
三个因素的汇合使本次技术时刻与众不同：
- 任务的紧迫性 – 公共部门组织目前面临的挑战是，既要在老兵福利申请和桥梁安全检查等关键任务领域管理日益增长的工作负载，又要在劳动力和预算方面受到限制。
- 技术的就绪性 – 现在可以安全且大规模地部署可投入生产的AI解决方案，并且正在专门为美国政府要求构建前所未有的计算能力。
- 成功的既有模型 – 早期的采用者已经证明，在政府环境中快速实施AI是可行的，为其他人树立了可遵循的蓝图。
生成式AI创新中心借鉴了上千次实施的经验，结合了AWS的基础设施和安全合规性，以帮助您转变任务交付方式。
加速现实世界的创新
致力于提高任务速度和效率的公共部门组织可以与创新中心合作，开发有针对性的解决方案。这三个案例研究展示了这种方法的实际应用。
支持关键护理以保护弱势儿童的AI系统
在保护儿童福利时，在恰当的时刻浮现关键信息至关重要。系统必须可靠地、每次都正常运行。
这是 奇迹基金会 在全球管理寄养案件时所面临的挑战。在短短数周内，创新中心与案件工作者紧密合作，构建了一个生产级AI助手，该助手可以分析案件文件，标记紧急情况，并根据为每个儿童量身定制的循证干预措施提出建议。
创新中心策略师 Brittany Roush 解释说：“当案件工作者遗漏了关于儿童档案中的紧急信号时，可能会产生改变人生的后果。我们正在构建一个需要在恰当时刻浮现关键信息的系统。”
该解决方案旨在帮助案件工作者更快、更明智地为全球弱势儿童做出决策。它还内置了企业级的安全性，专为可扩展性而设计，并附带了全面的知识转移，以便奇迹基金会的团队能够完全管理和发展他们的系统。
从第一天起就从实际用户开始至关重要。奇迹基金会团队在编写任何代码之前，就直接与案件工作者进行了交流，以了解工作流程。这种以用户为先的方法节省了数月的时间来收集需求和迭代修改。
机构规模的创新
德克萨斯大学奥斯汀分校 (UT Austin) 向创新中心咨询了为52,000名学生提供个性化学术支持的方案。该团队交付了 UT Sage，这是一个由学习科学家设计、由教职员工训练的生产级AI辅导服务，目前已在UT奥斯汀校园内进行公开测试。与通用AI工具不同，UT Sage 在保持学术诚信标准的同时，提供了定制的、特定课程的支持。一位学生在测试期间报告说：“这就像有一个知识渊博的助教随时可以提供帮助。”
学术技术办公室副教务长兼主任 Julie Schell 表示：“UT Sage 项目赋能我们的教职员工创建旨在激发学生参与的个性化学习工具。我们有潜力将其部署到数百门课程中，旨在提高学习成果，并减少设计以学生为中心的高质量课程材料所需的时间和精力。”
构建灵活的基础，而不是单一的解决方案。该团队将 UT Sage 设计为一个教职员工可以根据特定课程进行调整的服务。这种可扩展的设计从一开始就实现了机构规模化，避免了技术项目中常见的、成功的试点项目却无法扩展的陷阱。
与EPA合作，提升政府工作效率
美国环境保护署 (EPA) 与创新中心合作，以变革过去需要数周甚至数月才能完成的文件处理工作流程。该团队与 EPA 合作，交付了两项突破性解决方案，展示了团队的速度和日益增长的技术复杂性：
- 化学风险评估加速 – 一个智能文档处理系统，根据预定的科学标准评估研究报告。过去需要 EPA 科学家手动审查数小时的工作，现在只需几分钟即可完成。该系统在保持 85% 准确率的同时，将处理时间减少了 85%。通过该系统处理 250 份文件，团队的成本为 40 美元，而手动处理则需要 500 小时的科学家时间。
- 《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法》(FIFRA) 申请审查 – 自动生成用于农药申请健康和安全研究的数据评估记录 (DERs)。该流程传统上需要 EPA 审查人员花费 4 个月的纯手工工作。AI 解决方案现在可以在几秒钟内生成这些关键的监管文件，实现了 99% 的成本削减，同时可能加速安全农药产品的审批时间。
这两个解决方案都纳入了严格的“人在回路”(human-in-the-loop) 审查流程，以保持科学的完整性和监管合规性。EPA 科学家监督 AI 生成的评估，但他们现在可以将专业知识集中在分析和决策上，而不是繁琐的手动数据处理。
一位 EPA 团队成员解释说：“我们不是在取代科学判断。我们正在消除繁琐的工作，这样我们的科学家就可以将更多时间花在最重要的事情上——保护公众健康和环境。”
EPA 的案例表明，AI 增强可以同时带来速度和信任。该团队将审查工作流程设计到架构中以提高信任度，使系统立即得到科学人员和领导层的接受。
提高创新速度的策略
创新中心的专家们制定了几项策略来帮助组织在生成式AI方面取得优异成绩。为了促进您自己生产系统的构建并提高创新速度，请遵循以下最佳实践：
- 第一天就开始构建，而不是等到第六周 – 传统项目花费数月时间进行需求和架构设计。创新中心立即开始构建，利用广泛的、可重复使用的、安全的 基础设施即代码 (IaC) 组件库。他们还使用 Kiro 等工具，这是一种 AI 集成开发环境 (IDE)，可以高效地将开发人员的提示转换为详细的规范和可工作的代码。这种方法在每次合作中都得到了完善，这意味着团队正在以前所未有的速度构建日益复杂的用例。AWS 扩大的政府AI基础设施的可用性可以进一步加速这一开发过程，使您能够应对日益复杂的用例。
- 让合适的人员加入您的团队 – 每次合作都会汇集了解公共部门任务的科学家、架构师、安全专家和领域专家。这种跨职能的构成最大限度地减少了通常会使需求收集和完善复杂化的典型来回沟通。所有需要做出决策的人都在讨论中，共同朝着一个目标努力。
- 知识转移贯穿始终，而非仅在最后 – 不要等到考虑技术交接时才开始。在没有事先协调的情况下将项目推进给下一个团队很少是有效的策略。利益相关者与创新中心专家并肩工作的深度协作贯穿整个开发过程。知识转移自然地发生在日常协作中，正式文档在最后移交。然后，创新中心团队会继续以顾问的身份提供支持，直到解决方案投入生产。
- 利用AWS安全可靠的基础设施和服务 – 对于公共部门组织而言，快速发展绝不能以牺牲安全或合规性为代价。每个解决方案都是基于安全AWS基础设施架构的，并且有能力满足最严格的 联邦风险和授权管理计划 (FedRAMP) 高级别要求。创新中心遵循“安全即设计”的方法，其中合规性对齐被编织到整个开发生命周期中。通过使合规性对齐成为并行的，而不是顺序的，该团队证明了安全与速度并非互相矛盾。即将扩展的 AWS政府云基础设施 进一步加强了这些安全和合规能力，为您提供了最全面和最安全的AI计算环境之一。
公共部门AI的下一步
本文中的每一个案例研究都始于一个具体、紧迫的挑战。每个例子都是通过快速交付价值（而不是等待完美时刻）来实现机构规模化的。从一个持续存在的运营需求开始，在数周内交付成果，然后进行扩展。随着AWS对专为政府设计的AI基础设施投资高达500亿美元，这些转变现在可以以更大的规模和速度发生。每一次成功的合作都会为下一次合作创造蓝图，不断扩大公共部门AI的可能性。
了解更多关于 AWS 生成式AI创新中心 以及他们如何帮助公共部门组织将AI潜力转化为生产现实。
关于作者
Kate Zimmerman 在AWS担任全球公共部门生成式AI创新中心区域主管。Kate领导着一支由生成式AI策略师和科学家组成的团队，为全球公共部门组织构建创新的解决方案。她的角色结合了战略领导力和实践技术专长，她直接与总监、副总裁和C级高管合作，以推动GenAI的采用并交付关键任务成果。她在商业云、国防、国家安全和航空航天领域拥有超过13年的经验，为推动变革性的AI/ML解决方案带来了独特的视角。此前，她曾担任HawkEye 360公司的首席科学家兼数据与分析副总裁，领导了50多名开发人员、工程师和科学家推出了公司的首批生产级AI/ML能力。她在AWS任职期间，曾担任ML解决方案实验室的高级经理和首席架构师，加速了国家安全客户的AI/ML采用，并担任支持国家侦察局的高级解决方案架构师。Kate还曾在 USAF (美国空军) 现役服役5年，从事先进卫星系统开发工作，并继续作为预备役人员支持USAF第804测试组的战略AI/ML倡议。
Sri Elaprolu 担任AWS生成式AI创新中心的总监，他利用近三十年的技术领导经验来推动人工智能和机器学习的创新。在此职位上，他领导着一个由机器学习科学家和工程师组成的全球团队，他们为面临复杂业务挑战的企业和政府组织开发和部署先进的生成式和智能体式AI解决方案。在他近13年的AWS任期中，Sri担任了级别不断提升的领导职务，包括领导ML科学团队，这些团队与 NFL、Cerner 和 NASA 等知名组织合作。这些合作使AWS客户能够利用 AI 和 ML 技术实现变革性的业务和运营成果。在加入AWS之前，他在诺斯罗普·格鲁曼公司工作了14年，成功管理了产品开发和软件工程团队。Sri拥有工程科学硕士学位和工商管理硕士学位（专攻综合管理），这使他具备了当前领导职位所需的必要技术深度和商业敏锐度。
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