Խաղաղօվկիանոսյան հյուսիսարևմտյան ազգային լաբորատորիան և OpenAI-ն գործակցում են դաշնային թույլտվությունների տրամադրման գործընթացն արագացնելու նպատակով
Նոր չափանիշը ցույց է տալիս ենթակառուցվածքների թույլտվությունների տրամադրման ժամկետները կրճատելու ներուժ
Դաշնային կառավարության կողմից կենսական նշանակություն ունեցող ենթակառուցվածքների թույլտվությունների տրամադրման գործընթացի արդիականացումը կարևոր է ավելի արագ, ավելի անվտանգ և ավելի մրցունակ ԱՄՆ տնտեսություն կառուցելու համար։ Էներգետիկ նախագծերից և առաջադեմ արտադրությունից մինչև տրանսպորտը և ջրային համակարգերը՝ թույլտվությունների տրամադրումը որոշում է, թե որքան արագ խոստումնալից գաղափարները դառնում են իրական ներդրումներ։ Սակայն այսօր շրջակա միջավայրի և տեխնիկական վերանայումները հաճախ տարիներ են տևում, ինչը դանդաղեցնում է նորարարությունը, ավելացնում է ծախսերը և հետաձգում է այն օգուտները, որոնք այս նախագծերը բերում են համայնքներին։
Ահա թե ինչու OpenAI-ը գործակցել է ԱՄՆ Էներգետիկայի նախարարության Խաղաղօվկիանոսյան հյուսիսարևմտյան ազգային լաբորատորիայի (PNNL) և դրա PermitAITM(բացվում է նոր պատուհանում) թիմի հետ՝ գնահատելու, թե արդյոք կոդավորման ագենտները կարող են օգնել պատասխանատու կերպով արագացնել դաշնային թույլտվությունների տրամադրման աշխատանքը։ PermitAI-ը՝ Էներգետիկայի դեպարտամենտի Քաղաքականության գրասենյակի կողմից ֆինանսավորվող նախաձեռնություն, և OpenAI-ը 19 ոլորտային փորձագետների հետ միասին աշխատեցին Ազգային բնապահպանական քաղաքականության ակտի (NEPA) վերանայման գործընթացի վրա՝ նախագծելու համար մի չափանիշ (կոչվում է DraftNEPABench)՝ գնահատելու, թե որքան լավ են մոդելները կատարում NEPA աշխատանքային հոսքերին առնչվող առաջադրանքները, օրինակ՝ շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության հայտարարությունների կազմումը։
NEPA փաստաթղթերի սևագրման առաջադրանքների ներկայացուցչական հավաքածուի շրջանակում, որը ներառում էր 18 դաշնային գործակալությունների NEPA փաստաթղթերի բաժիններ, 19 փորձագետներ պարզեցին, որ ընդհանրացված կոդավորման ագենտները կարող են արագացնել NEPA փաստաթղթերի սևագրման աշխատանքը՝ յուրաքանչյուր ենթաբաժնի համար մինչև 1-ից 5 ժամով՝ սևագրման ժամանակի մոտավորապես մինչև 15% կրճատմամբ—ինչը վկայում է նշանակալի առաջընթացի մասին այն հարցում, թե ինչպես ԱԲ-ն կարող է աջակցել բարդ պետական աշխատանքային հոսքերին։
Դաշնային թույլտվությունների տրամադրումը կառավարության բարդ և փաստաթղթերով ծանրաբեռնված գործընթաց է։ Վերանայումները հաճախ պահանջում են կարդալ տեխնիկական զեկույցների հարյուրավոր էջեր, համադրել տեղեկատվությունը բազմաթիվ աղբյուրների միջև և կազմել մանրամասն վերլուծություններ, որոնք պետք է համապատասխանեն կարգավորող պահանջներին։
Այս համագործակցության միջոցով OpenAI-ն և PNNL-ն ուսումնասիրեցին(բացվում է նոր պատուհանում) կոդավորման ագենտների ընդհանրացման ուժը (այս դեպքում՝ Codex CLI-ի)՝ որպես հիմնավորման մոդելների արդյունավետ միջոց, ինչպիսիք են GPT‑5‑ը, կատարողականություն քաղելու համար՝ հետազոտության, տեխնիկական վերլուծության և հաշվետվությունների գրելու առաջադրանքներում, որոնք ներառում են ֆայլային համակարգ։ Մոդելներին հրամանային տողի միջերեսի հասանելիություն տալով (որը սովորաբար օգտագործվում է կոդավորման առաջադրանքների համար)՝ նրանք կարող են առաջադրանքը լուծելու համար կիրառել ավելի ընդհանուր ռազմավարություններ, քան ձեռքով մշակված հեուրիստիկաները։ Այս ագենտները պարտավոր են՝
- Կարդացեք և ճշգրիտ սինթեզեք փաստաթղթեր, որոնք ընդգրկում են հարյուրավոր էջերի տեխնիկական և կարգավորող բովանդակություն
- Ստուգեք փաստերը տարբեր բնապահպանական, ինժեներական և կարգավորող աղբյուրների միջոցով
- Մշակեք կառուցվածքային զեկույցներ, որոնք համապատասխանում են խիստ սահմանված իրավական և տեխնիկական չափանիշներին
Որպեսզի Միացյալ Նահանգները կարողանա շարունակել զարգացնել իր տնտեսությունն այս Բանականության դարաշրջանում(բացվում է նոր պատուհանում), այն պետք է կարողանա կառուցել անվտանգ, պատասխանատու և արագ տեմբերով։ Քանի որ ԱԲ համակարգերն ավելի ու ավելի են ազդում ֆիզիկական աշխարհի վրա, մենք պետք է հասկանանք դրանց հնարավորությունները այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են քաղաքացիական ճարտարագիտությունը, շրջակա միջավայրի և կանոնակարգիչ վերլուծությունը։ Ժամանակի ընթացքում առաջադեմ մոդելները պետք է կարողանան ճշգրիտ հասկանալ օրենքներն ու կանոնակարգերը, քանի որ դրանք օգնում են հորինել նոր և ավելի անվտանգ տեխնոլոգիաներ, պաշտպանել բնական ռեսուրսները և բավարարել մարդկային կարիքները։
Ավելի քան 50 տարի այս գործընթացը պահանջում է, որ դաշնային գործակալությունները վերանայեն և փաստագրեն կամուրջների, էլեկտրակայանների, էլեկտրահաղորդման գծերի և արտադրական օբյեկտների նման նախագծերի շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունները։ Այս չափանիշը օգնում է պարզել, թե որտեղ այսօրվա ԱԲ մոդելները կարող են պատասխանատու կերպով աջակցել մարդկանց՝ արագացնելու այս աշխատանքային հոսքերը։
Ինքնավարության ռիսկերը նվազեցնելուց բացի, այս աշխատանքը կարող է նպաստել փորձագետների և ԱԲ-ի համար ավելի լավ միջերեսների նախագծմանը։ Ստատիկ PDF-երից զատ՝ կոդավորման ագենտները կարող են իրենց աշխատանքի հիման վրա դինամիկ կերպով գեներացնել վեբ-հիմքով հաշվետվություններ և ինտերակտիվ վիզուալիզացիաներ, որոնք հեշտացնում են վերանայողների վավերացումը։
ԱԲ-ի միջոցով գործակալությունները կկարողանան ավելի արդյունավետ վերանայել, կատարելագործել և հաստատել առաջարկները, իսկ պետական աշխատողները կստանան առավելություն ԱԲ ագենտների թիմերից, որոնք կկատարեն իրենց աշխատանքի ժամանակատար մասերը, որպեսզի նրանք կարողանան կենտրոնանալ դատողության, վերահսկողության և բարդ որոշումների կայացման վրա։ Այս աշխատանքը համահունչ է հանրային ծառայության նկատմամբ OpenAI-ի ավելի լայն հանձնառությանը և OpenAI for Government-ի նպատակին՝ ապահովելու հանրային ծառայողներին գործիքներով, որոնք նրանց դարձնում են ավելի արդյունավետ և ապահովված։
Այս չափանիշը գնահատում է մոդելի կարողությունը լավ սահմանված նախագծման առաջադրանքներում, որտեղ համապատասխան համատեքստը հասանելի է, այլ ոչ թե իրական աշխարհի թույլտվությունների տրամադրման որոշումների ամբողջական երկիմաստությունն ու հայեցողությունը։ Այն շեշտադրում է ճշգրտությունը և հղումների ճիշտ օգտագործումը՝ պարզաբանելու, թե որտեղ մոդելները կարող են աջակցել վերանայողներին։ Սխալների դեպքերը վերանայելիս մենք պարզեցինք, որ որոշ «սխալներ» իրականում պայմանավորված էին հնացած հղումներով և թույլ գնահատման չափանիշներով, և մենք ստիպված եղանք համապատասխանաբար թարմացնել գնահատման սանդղակները։ Ավելի ընդհանուր առմամբ, եթե սկզբնաղբյուր նյութերը թերի, անհամապատասխան կամ հնացած են, մոդելները կարող են չնշել այս անհամապատասխանություններն առանց հստակ հրահանգների։ Իրական աշխարհի ներդրումներն ավելի հավանական է, որ ներառեն փորձագետների կարծիքներ և կրկնակի կատարելագործում, ինչն ակնկալվում է, որ կբարելավի կատարողականությունը՝ այս ինքնաբավ հենանիշային առաջադրանքներում հաղորդվածից զատ։
OpenAI-ն աջակցում է PNNL-ին՝ PermitAI(բացվում է նոր պատուհանում)-ի հավելվածների համար լուծումները հետագա զարգացնելու և կատարելագործելու նպատակով, որոնք նախատեսված են դաշնային գործակալություններին օգնելու՝ թույլտվությունների տրամադրման գործընթացները պարզեցնելու նպատակով։ Ժամանակի ընթացքում ակնկալում ենք, որ դաշնային մակարդակով վերանայվող ենթակառուցվածքային նախագծերի հաստատման միջին ժամանակն ամիսներից կնվազի մինչև շաբաթներ՝ արագացնելով նախագծերի մշակումը, ամրապնդելով ԱՄՆ-ի մրցունակությունը և աջակցելով երկարաժամկետ տնտեսական աճին։
Շարունակել կարդալ
