상태 기록 보관소에 비해 기계 학습 비용이 너무 높음

Jan 19, 2024

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작성자: Chris Teale

처음에는 기록 보관인이 대량의 데이터를 분류하는 데 도움을 주기 위해 기계 학습을 사용할 계획이었지만, Oregon State Archives는 ML 기술의 비용과 성숙도에 대한 우려가 있는 가운데 고급 데이터 분석을 대신 배포할 예정입니다.

작년 말 기록 보관소 관계자는 중복 항목과 관련되지 않은 모든 항목을 제거하고 향후 액세스를 용이하게 하기 위해 색인을 생성하여 데이터를 처리하는 데 도움이 되는 ML 기술을 요구하는 제안 요청을 발표했습니다. RFP는 케이트 브라운(Kate Brown) 전 주지사의 사임과 그녀가 주지사로 재직한 8년 동안 수집한 최대 10테라바이트의 데이터가 주 기록 보관소로 전송될 것으로 예상됨에 따라 촉발되었습니다.

그러나 RFP에 대한 응답으로 인해 공무원들은 다시 생각하게 되었다고 Oregon State Archives의 주 기록 관리자인 Kristofer Stenson은 Nextgov와 GCN의 Emerging Tech and Modernization Summit에서 말했습니다. ML 계약에 대한 최소 한 번의 입찰 가격은 아카이브의 전체 2년 예산보다 3배 더 높은 가격으로 책정되었으며, Stenson은 이를 "눈을 뜨게" 했습니다.

Stenson은 "우리가 그것으로부터 많은 것을 배웠다는 점에서 실패한 조달이라고 부르지는 않을 것"이라고 말했다. 기술이 더욱 성숙해지고 가격이 낮아져야 한다는 점을 고려하여 주 지도자들은 ML에서 벗어나 "전환"하기로 결정했습니다.

대신 Stenson은 Oregon이 고급 데이터 분석을 사용하여 Brown의 주지사 기록 보관소의 기록을 처리할 것이라고 말했습니다. 이 기술은 사회보장번호나 전화번호와 같은 민감한 정보는 물론 중복된 정보를 식별하고 제거하는 데 도움이 됩니다. 또한 아카이브를 검색할 수 있는 고급 검색 기능도 제공합니다.

Stenson은 이러한 노력이 현재 예산 내에서 "단기적으로 훨씬 더 실행 가능"하다고 말했습니다. 다른 오레곤 기관도 유사한 분석 도구를 사용하므로 현재로서는 이를 향후 전체 ML을 위한 "디딤돌"로 사용하는 아카이브에 대한 선례가 있습니다.

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Stenson은 "이것은 여전히 ​​우리에게 큰 진전을 의미하며 곧 이러한 컬렉션에 대한 액세스를 보다 직접적으로 제공할 수 있게 되기를 바랍니다"라고 말했습니다.

기록 보관소는 또한 코로나19 대유행에 대한 주 정부의 대응을 주도하는 것을 포함하여 브라운의 재임 기간 동안 테라바이트급의 문서, 통신 및 기타 데이터를 저장하는 방법에 대한 대화를 진행 중입니다. Stenson은 솔루션이 중복성을 제공하기 위해 클라우드와 온프레미스 스토리지를 모두 갖춘 하이브리드 접근 방식이 될 것이라고 말했습니다.

선출직 공무원이 생성한 엄청난 양의 전자 데이터를 처리하는 것은 모든 주 기록 보관소가 직면해야 하는 문제입니다. Stenson은 ML이 곧 해당 정보를 관리하는 '중요한 도구'가 될 것이라고 말했습니다.

Stenson은 "이것은 현실입니다. 더 이상 꿈이 아닙니다."라고 말했습니다. "이것이 우리가 살게 될 세상입니다. 아직 거기에 도달하지는 못했지만 꽤 빨리 그곳에 도달하고 있습니다."

조달 담당자를 위해 이 에피소드에서는 ML 기술의 성숙도 상태와 정부가 이를 사용하는 데 드는 비용을 보여주었습니다. Stenson은 Oregon이 지금 ML 솔루션을 요구하는 데 있어 "약간 비약적인 행동을 했을 수도 있지만" 뒤처지는 것보다 새로운 기술에 대해 미래 지향적인 사고를 하는 것이 더 낫다고 말했습니다. 그는 "5년 늦기보다는 앞을 내다보는 편이 낫다"고 말했다.

다음 이야기:정부가 차세대 공공-민간 파트너십을 수용할 때 혁신이 번창합니다.