Pacific Northwest National Laboratory болон OpenAI холбооны зөвшөөрлийг хурдасгахаар хамтрав

Холбооны засгийн газар чухал дэд бүтцэд зөвшөөрөл олгох арга барилаа шинэчлэх нь АНУ-ын эдийн засгийг илүү хурдан, аюулгүй, өрсөлдөх чадвартай болгоход нэн чухал юм. Эрчим хүчний төслүүд, дэвшилтэт үйлдвэрлэлээс эхлээд тээвэр, усны систем хүртэл зөвшөөрлийн үйл явц нь ирээдүйтэй санаанууд бодит хөрөнгө оруулалт болж хэрэгжих хурдыг тодорхойлдог. Гэвч өнөөдөр байгаль орчин болон техникийн хянан шалгалт ихэвчлэн олон жил үргэлжилдэг бөгөөд энэ нь инновацыг удаашруулж, зардлыг өсгөж, эдгээр төслийн олон нийтэд өгөх үр өгөөжийг хойшлуулдаг.

Тиймээс OpenAI нь АНУ-ын Эрчим хүчний яамны Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) болон түүний PermitAI™⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) багтай хамтран кодчиллын агентууд холбооны зөвшөөрлийн ажлыг үр дүнтэй хурдасгахад тусалж чадах эсэхийг үнэлж байна. Эрчим хүчний яамны Бодлогын албанаас санхүүждэг санаачилга болох PermitAI болон OpenAI нь Үндэсний байгаль орчны бодлогын тухай хууль (NEPA)-ийн хянан шалгах үйл явцын 19 салбарын мэргэжилтэнтэй хамтран, хүрээлэн буй орчинд үзүүлэх нөлөөллийн мэдэгдэл зэрэг NEPA ажлын урсгалтай холбоотой даалгаврууд дээр AI загварууд хэр сайн ажиллаж байгааг үнэлэх жишиг (DraftNEPABench нэртэй)-ийг боловсруулсан.

18 холбооны агентлагийн NEPA баримт бичгийн хэсгүүдийг хамарсан төлөөлөхүйц төсөл бичих даалгаврын хүрээнд 19 шинжээч ерөнхий зориулалтын кодчиллын агентууд NEPA баримт бичиг боловсруулах ажлыг дэд хэсэг тутамд 1-5 цагаар хурдасгах боломжтойг тогтоосон бөгөөд энэ нь боловсруулах хугацааг ойролцоогоор 15% хүртэл бууруулах, AI нь засгийн газрын төвөгтэй ажлын урсгалыг дэмжих арга замд бодитой ахиц гарч байгааг示лэв.

Холбооны зөвшөөрөл олголт нь засгийн газрын хүрээнд төвөгтэй, баримт бичиг их шаарддаг үйл явц юм. Хянан шалгалтад олон зуун хуудас техникийн тайлан унших, олон эх сурвалжийн мэдээллийг тулган шалгах, зохицуулалтын шаардлагыг хангах нарийвчилсан дүн шинжилгээ боловсруулах шаардлага байнга гардаг.

Энэ хамтын ажиллагааны хүрээнд OpenAI болон PNNL нь⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) ерөнхий зориулалтын кодчиллын агентуудын (энэ тохиолдолд Codex CLI) хүчийг судалж, файлын систем оролцсон судалгаа, техникийн шинжилгээ, тайлан бичих даалгаварт GPT‑5 зэрэг сэтгэн бодох загваруудаас гүйцэтгэл гаргах үр дүнтэй арга болохыг шинжилсэн. Загваруудад командын мөрийн интерфэйсэд (ихэвчлэн кодчиллын даалгаварт ашигладаг) хандах боломж олгосноор тэд гараар зохиосон энгийн дүрмээс илүү ерөнхий стратеги ашиглан даалгаврыг шийдэх боломжтой болдог. Эдгээр агентууд дараах чадвартай байх ёстой:

• Олон зуун хуудас техникийн болон зохицуулалтын агуулгатай баримт бичгийг уншиж, үнэн зөв нэгтгэн дүгнэх
• Байгаль орчин, инженерчлэл, зохицуулалтын олон эх сурвалжийн хооронд баримтуудыг нягтлах
• Хууль эрх зүйн болон техникийн өндөр нарийвчилсан шалгуурыг хангасан бүтэцтэй тайлан боловсруулах

АНУ энэ Intelligence Age⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ)-д эдийн засгаа үргэлжлүүлэн өсгөхийн тулд аюулгүй, хариуцлагатай, хурдан бүтээн байгуулах чадвартай байх ёстой. AI системүүд бодит ертөнцөд улам их нөлөөлөхийн хэрээр иргэний инженерчлэл, байгаль орчин, зохицуулалтын шинжилгээ зэрэг салбар дахь тэдний чадамжийг ойлгох шаардлагатай. Цаашдаа дэвшилтэт загварууд шинэ, илүү аюулгүй технологи бүтээхэд туслах, байгалийн нөөцийг хамгаалах, хүний хэрэгцээг хангах явцдаа хууль, журмыг үнэн зөв ойлгох хэрэгтэй болно.

50 гаруй жилийн турш энэ үйл явц нь гүүр, цахилгаан станц, дамжуулах шугам, үйлдвэрлэлийн байгууламж зэрэг төслүүдийн байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийг холбооны агентлагууд хянаж, баримтжуулахыг шаардсаар ирсэн. Энэхүү жишиг нь өнөөгийн AI загварууд эдгээр ажлын урсгалыг хурдасгахад хүмүүст хариуцлагатайгаар хаана тусалж болохыг тодорхойлоход тусалдаг.

Бие даасан ажиллагааны эрсдэлийг бууруулахаас гадна энэ ажил нь мэргэжилтнүүд болон AI-д зориулсан илүү сайн интерфэйсийн загварыг хөгжүүлэхэд дэмжлэг болно. Статик PDF-ээс давж, кодчиллын агентууд өөрсдийн ажлаас вэбэд суурилсан тайлан, интерактив дүрслэлийг динамикаар үүсгэж, хүний хянагчдад баталгаажуулах ажлыг хялбаршуулж чадна.

AI-ийн тусламжтайгаар агентлагууд саналуудыг илүү үр дүнтэй хянаж, сайжруулж, батлах боломжтой болж, төрийн албан хаагчид ажлынхаа их цаг шаарддаг хэсгүүдийг гүйцэтгэх AI агентуудын багаас дэмжлэг авч, өөрсдийн анхаарлыг шүүлт, хяналт, төвөгтэй шийдвэр гаргалтад төвлөрүүлэх боломжтой болно. Энэ ажил нь OpenAI-ийн төрийн үйлчилгээнд чиглэсэн өргөн хүрээний амлалт болон төрийн албан хаагчдыг илүү үр дүнтэй, илүү сайн дэмжигдсэн болгох хэрэгслээр хангах OpenAI for Government-ийн зорилготой нийцэж байна.

Энэхүү жишиг нь бодит зөвшөөрлийн шийдвэрийн бүрэн тодорхой бус байдал, шийдэх эрх мэдлийг бус, харин холбогдох нөхцөл мэдээлэл нь бэлэн байгаа, тодорхой зааглагдсан төсөл бичих даалгавар дээрх загварын чадамжийг үнэлдэг. Энэ нь загварууд хүний хянагчдад хаана тусалж болохыг тодруулахын тулд нарийвчлал болон эшлэлийг зөв ашиглахад төвлөрдөг. Алдаа гарсан тохиолдлуудыг шалгахдаа зарим “алдаа” нь үнэндээ хуучирсан эшлэл, сул үнэлгээний шалгуураас үүдэлтэй байсныг олж тогтоож, бид рубрикуудыг түүнд нийцүүлэн шинэчилсэн. Ерөнхийдөө эх материалууд дутуу, зөрчилтэй эсвэл хуучирсан бол тодорхой зааваргүй үед загварууд эдгээр зөрүүг заавал илрүүлэхгүй байж магадгүй. Бодит хэрэглээнд мэргэжилтний санал хүсэлт болон давталттай сайжруулалт илүү их оролцох магадлалтай бөгөөд энэ нь энэхүү бие даасан жишиг даалгаварт тайлагнаснаас илүү сайн гүйцэтгэл авчрах төлөвтэй.

OpenAI нь холбооны агентлагуудад зөвшөөрлийн үйл явцыг хялбаршуулахад туслахаар зориулагдсан PermitAI⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ)-ийн хэрэглээг цаашид хөгжүүлж, боловсронгуй болгоход PNNL-ийг дэмжиж байна. Цаг хугацааны явцад холбооны хяналтад байдаг дэд бүтцийн төслүүдийн зөвшөөрөл авах дундаж хугацаа сараас долоо хоног болж буурч, төслийн хөгжүүлэлтийг хурдасган, АНУ-ын өрсөлдөх чадварыг бэхжүүлж, урт хугацааны эдийн засгийн өсөлтийг дэмжинэ гэж бид үзэж байна.