代理商现在可以从GSA访问无成本AI平台

现在，代理商可以使用一种新的人工智能工具，该工具在过去八个月中一直受到一般服务管理局的测试。

通过USAI平台，代理商可以利用包括基于聊天的AI，代码生成和文档摘要在内的功能。

•我们从10个用户开始，然后转移到100个用户，然后是1,000个用户，并最终将其推向了GSA的所有员工。”GSA首席信息官在接受联邦新闻网络的采访中。GSA的业务组合非常广泛，他们开始在这些广泛的商业领域中应用这件事。他们开始做一些事情，例如编写可以满足他们在数小时而不是几天，几周或几个月内完成的代码开发需求的代码。他们开始跨多个数据集进行数据分析，通常需要几天和几周，并且在几个小时内进行。”

Shive说，员工确实开始在去年春天的周五示威中展示USAI工具的影响。

Shive说，这些示威活动中有60％或70％是使用USAI来自动化或增加他们通过减少日常工作的繁琐工作或进行工作的工作，或者进行工作，以使他们不需要在五个系统之间进行旋转以进行一件事情，否则他们不需要做一件事，或者他们写了代码snippets来自动化工作的工作。

GSA将USAI作为无成本共享服务。

代理商只需要与GSA签署理解备忘录，并确定他们想与大语言模型集成的数据库。

Shive说，代理商客户将可以通过GSA托管的单租户云环境访问USAI。

``我们不需要从事其他机构技术的业务，这并不是因为我们对此会很糟糕，而是因为每个机构的商业任务都大不相同。每个机构的风险概况大不相同。他说。我们开发了一个多租户架构，每个租户，基础基础设施都是相同的，但是每个租户都是独立的。每个代理商都可以完全控制整个堆栈，包括诸如用户的供应，评估遥测和技术和技术的行为模式，以及基于风险管理框架的决定，以基于他们可接受的东西以及不可接受的决定。”

访问六个商业AI模型

Shive说，几个机构已经有兴趣使用该平台，但他还没有准备好说谁或多少人。

通过USAI，GSA将提供三种不同的选择，并访问六种不同的商业AI大型语言模型，包括亚马逊，微软，Google，Meta，Open AI和人类。

服务之一是基本的聊天机器人。

第二个是API层，以使将其数据集集成到聊天机器人中变得更加容易。Shive说，每个租户的连接，机械师和东西都是相同的，但是它们如何配置这些租户是每个机构来确定的。”

第三台服务是控制台，它是一个管理仪表板，可让每个代理商根据风险容忍度量身定制工具和创建用户需求。

Shive说，USAI获得了在Fisma中等水平上运作的权力。

我们的想法是，我们在所谓的模型花园中建造了一些东西。这个想法并非所有模型都是相同的。他们都有不同的优势和劣势，我们希望代理商能够访问他们认为适合他们尝试做的工作所需的任何模型。”•还知道这些优势和劣势在非常快速的步伐上超越了自己，这是一个充满活力的行业环境，这使代理商能够在大规模购买之前尝试尝试。在那个快速变化的高度动态空间中，他们能够指出他们试图在最高价值模型上做的任何工作。值可以定义多种方式。这不仅仅是花费。它具有可用性，抵抗偏见，抵抗网络攻击和其他事物。我们给他们不受限制，全面了解该遥测，然后他们可以根据其内部标准做出决定，因为这是首席信息官在代理机构一级做出这些决定的领域。我们只给他们能够做到这一点的工具。

GSA开始了建造USAI大约20个月前，但是它的AI旅程始于十多年前。

该机构采取了几个重要步骤，以达到俄亥俄州可能出现的地步。

用例监督过程

GSA首席数据科学家兼首席AI官扎克·惠特曼（Zach Whitman）在由数字政府研究所赞助的最近的930GOV会议上说，一旦生成的AI成为能力的下一次迭代，该机构就建立了一个广义合理使用政策用于商业产品。他说，这使员工能够开始思考如何开始使用Genai工具作为日常工作流程的一部分。

我们了解的主要事情之一是人们害怕。他们担心如何将使用该工具作为其工作的一部分。他们害怕数据删除问题。我在工具中放了错误的东西吗？他们在文化上害怕被认为是作弊，或者不一定要在做工作并具有优势。我们要面对的是许多不同的障碍，有些是从用例的角度来看的，我应该这样做吗？”他说。对于我们来说，这不仅是技术上的责任，而且在文化上也是一项明显的任务。在我们从白宫收到的政策中，我们有很大的优势。

惠特曼说，GSA为AI工具设置了几个大门，可以在整个代理机构中广泛提供。

GSA根据任务领域以及其自身的安全团队创建了自己的评估因素，由技术和主题专家组成。

惠特曼说，一个执行团队采取了所有这些反馈，并就可以使用哪种工具做出了基于风险的决定。

惠特曼（Whitman）说，通过这一过程，GSA看到了一个普通的AI平台，该平台成为欧洲统计局。

我们所做的是我们最终使用大量开源工具构建了一个平台。再次，没有什么非常原始的。他说。您有一种方法来衡量用户在该系统上的行为。现在，有趣的一堆将一堆型号聚集在一起，这为您提供了一个非常好的机会，可以根据用例比较模型。我们了解到某些模型比其他模型更好，某些新模型比其他模型更好，某些较大的模型比其他模型更好。但情况并非总是如此，因此，我们最终使用遥测的事情少于监视用户，而更多地是关于我们如何根据不同的模型来辨别和做出购买和业务决策。

惠特曼补充说，GSA的飞行员和数据显示，聊天机器人解决了大多数用例员工感兴趣使用AI的用例。

他说，聊天机器人符合用户体验的基本标准，他们不需要自定义。

我们正在做的是确保我们可以在不同的模型之间具有互操作性，并尽快维护最新模型，以便代理商可以访问这些最新模型，然后我们对他们进行评估设置，以了解哪种模型最适合于此目的。惠特曼说：“我们以一种试图将主题专家而不是AI专家而不是主题专家传达的方式来做出决定，以决定他们需要哪种模型来制作特定用例。”

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