Етика на машинното обучение: Глобално ръководство за откриване на пристрастия

С нарастващото интегриране на машинното обучение (МО) в различни аспекти от живота ни, от заявления за кредит до здравна диагностика, етичните последици от тези технологии стават все по-важни. Една от най-належащите грижи е наличието на пристрастия в моделите на МО, което може да доведе до несправедливи или дискриминационни резултати. Това ръководство предоставя изчерпателен преглед на откриването на пристрастия в машинното обучение, като обхваща различни видове пристрастия, методи за откриване, стратегии за смекчаване и етични съображения за изграждане на справедливи и отговорни AI системи в глобален мащаб.

Разбиране на пристрастията в машинното обучение

Пристрастието в машинното обучение се отнася до систематични грешки или изкривявания в прогнозите или решенията на модела, които не се дължат на случайност. Тези пристрастия могат да възникнат от различни източници, включително пристрастни данни, погрешни алгоритми или обществени предразсъдъци. Разбирането на различните видове пристрастия е от решаващо значение за ефективното им откриване и смекчаване.

Видове пристрастия в машинното обучение

Историческо пристрастие: Отразява съществуващите обществени неравенства в данните, използвани за обучение на модела. Например, ако историческите данни за наемане показват предпочитание към кандидати от мъжки пол, модел, обучен на тези данни, може да увековечи това пристрастие в бъдещи решения за наемане.
Пристрастие при представянето: Възниква, когато определени групи са недостатъчно представени или неправилно представени в данните за обучение. Това може да доведе до неточни прогнози или несправедливи резултати за тези групи. Например, система за разпознаване на лица, обучена предимно върху изображения на светлокожи индивиди, може да работи лошо при индивиди с по-тъмни тонове на кожата.
Пристрастие при измерването: Произтича от неточни или непоследователни измервания или характеристики в данните. Например, ако модел за медицинска диагноза разчита на пристрастни диагностични тестове, това може да доведе до неправилни диагнози за определени групи пациенти.
Пристрастие при агрегирането: Възниква, когато моделът се прилага към твърде хетерогенни групи, което води до неточни прогнози за конкретни подгрупи. Представете си модел, предсказващ поведението на клиентите, който третира всички клиенти в определен регион по един и същи начин, пренебрегвайки вариациите в този регион.
Пристрастие при оценката: Възниква по време на оценката на модела. Използването на метрики, които не са подходящи за всички групи, може да доведе до пристрастни резултати от оценката. Например, модел с висока обща точност може все пак да работи лошо за малцинствена група.
Алгоритмично пристрастие: Произтича от дизайна или внедряването на самия алгоритъм. Това може да включва пристрастни целеви функции, пристрастни техники за регуларизация или пристрастни методи за избор на характеристики.

Въздействие на пристрастията

Въздействието на пристрастията в машинното обучение може да бъде широкообхватно и пагубно, засягайки индивиди, общности и обществото като цяло. Пристрастните модели могат да увековечат дискриминацията, да засилят стереотипите и да изострят съществуващите неравенства. Например:

Наказателно правосъдие: Пристрастните инструменти за оценка на риска, използвани в наказателното правосъдие, могат да доведат до несправедливи присъди и непропорционално високи нива на лишаване от свобода за определени расови групи.
Финансови услуги: Пристрастните модели за кандидатстване за кредит могат да откажат кредит на квалифицирани лица от маргинализирани общности, ограничавайки достъпа им до възможности и увековечавайки икономическото неравенство.
Здравеопазване: Пристрастните диагностични модели могат да доведат до грешна диагноза или забавено лечение за определени групи пациенти, което води до неблагоприятни здравни резултати.
Заетост: Пристрастните алгоритми за наемане могат да дискриминират квалифицирани кандидати от недостатъчно представени групи, ограничавайки кариерните им възможности и увековечавайки неравенството на работното място.

Методи за откриване на пристрастия

Откриването на пристрастия в моделите за машинно обучение е критична стъпка към изграждането на справедливи и отговорни AI системи. Различни методи могат да бъдат използвани за идентифициране на пристрастия на различни етапи от процеса на разработване на модела. Тези методи могат да бъдат широко категоризирани като техники за предварителна обработка, по време на обработката и за последваща обработка.

Техники за предварителна обработка

Техниките за предварителна обработка се фокусират върху идентифицирането и смекчаването на пристрастията в данните за обучение преди моделът да бъде обучен. Тези техники имат за цел да създадат по-представителен и балансиран набор от данни, който намалява риска от пристрастия в крайния модел.

Одит на данни: Включва щателно изследване на данните за обучение за идентифициране на потенциални източници на пристрастия, като недостатъчно представяне, изкривени разпределения или пристрастни етикети. Инструменти като Aequitas (разработен от Центъра за наука за данните и обществена политика към Чикагския университет) могат да помогнат за автоматизирането на този процес чрез идентифициране на несъответствия в данните между различните групи.
Преизчисляване на извадки (Resampling): Включва техники като свръхсемплиране и подсемплиране за балансиране на представянето на различните групи в данните за обучение. Свръхсемплирането включва дублиране или генериране на синтетични данни за недостатъчно представени групи, докато подсемплирането включва премахване на данни от свръхпредставени групи.
Претегляне: Присвоява различни тегла на различни точки от данни, за да компенсира дисбалансите в данните за обучение. Това гарантира, че моделът отдава еднакво значение на всички групи, независимо от тяхното представяне в набора от данни.
Аугментация на данни: Създава нови примери за обучение чрез прилагане на трансформации към съществуващи данни, като например завъртане на изображения или преформулиране на текст. Това може да помогне за увеличаване на разнообразието на данните за обучение и намаляване на въздействието на пристрастни проби.
Състезателно премахване на пристрастия (предварителна обработка): Обучава модел да предсказва чувствителния атрибут (напр. пол, раса) от данните, след което премахва характеристиките, които са най-прогностични за чувствителния атрибут. Това цели да създаде набор от данни, който е по-малко корелиран с чувствителния атрибут.

Техники по време на обработката

Техниките по време на обработката имат за цел да смекчат пристрастията по време на процеса на обучение на модела. Тези техники променят учебния алгоритъм или целевата функция на модела, за да насърчат справедливостта и да намалят дискриминацията.

Регуларизация, отчитаща справедливостта: Добавя наказателен член към целевата функция на модела, който наказва несправедливите прогнози. Това насърчава модела да прави прогнози, които са по-справедливи за различните групи.
Състезателно премахване на пристрастия (по време на обработка): Обучава модел да прави точни прогнози, като същевременно се опитва да заблуди противник, който се опитва да предвиди чувствителния атрибут от прогнозите на модела. Това насърчава модела да научи представяния, които са по-малко корелирани с чувствителния атрибут.
Научаване на справедливи представяния: Цели да се научи представяне на данните, което е независимо от чувствителния атрибут, като същевременно се запазва предсказващата сила на данните. Това може да бъде постигнато чрез обучение на модел да кодира данните в латентно пространство, което не е корелирано с чувствителния атрибут.
Оптимизация с ограничения: Формулира проблема с обучението на модела като проблем на оптимизация с ограничения, където ограниченията налагат критерии за справедливост. Това позволява моделът да бъде обучен, като същевременно се гарантира, че отговаря на определени ограничения за справедливост.

Техники за последваща обработка

Техниките за последваща обработка се фокусират върху коригирането на прогнозите на модела, след като той е бил обучен. Тези техники имат за цел да коригират пристрастия, които може да са били въведени по време на процеса на обучение.

Корекция на прага: Променя прага на вземане на решение за различни групи, за да се постигнат изравнени шансове или равни възможности. Например, може да се използва по-висок праг за група, която е исторически в неравностойно положение, за да се компенсира пристрастието на модела.
Калибриране: Коригира прогнозираните вероятности на модела, за да отразяват по-добре истинските вероятности за различните групи. Това гарантира, че прогнозите на модела са добре калибрирани за всички групи.
Класификация, базирана на опция за отхвърляне: Въвежда опция за отхвърляне за прогнози, които е вероятно да бъдат неточни или несправедливи. Това позволява на модела да се въздържи от правене на прогноза в случаи, когато е несигурен, намалявайки риска от пристрастни резултати.
Последваща обработка за изравнени шансове: Коригира прогнозите на модела, за да постигне равни нива на верни положителни и грешни положителни резултати за различните групи. Това гарантира, че моделът е еднакво точен и справедлив за всички групи.

Метрики за справедливост

Метриките за справедливост се използват за количествено определяне на степента на пристрастие в моделите на машинно обучение и за оценка на ефективността на техниките за смекчаване на пристрастия. Тези метрики предоставят начин за измерване на справедливостта на прогнозите на модела спрямо различни групи. Важно е да се изберат метрики, които са подходящи за конкретното приложение и конкретния тип пристрастие, което се разглежда.

Често срещани метрики за справедливост

Статистически паритет: Измерва дали делът на положителните резултати е еднакъв за различните групи. Моделът отговаря на статистически паритет, ако вероятността за положителен резултат е еднаква за всички групи.
Равни възможности: Измерва дали нивото на верните положителни резултати е еднакво за различните групи. Моделът отговаря на равни възможности, ако вероятността за верен положителен резултат е еднаква за всички групи.
Изравнени шансове: Измерва дали както нивото на верните положителни резултати, така и нивото на грешните положителни резултати са еднакви за различните групи. Моделът отговаря на изравнени шансове, ако вероятността както за верен положителен, така и за грешен положителен резултат е еднаква за всички групи.
Прогностичен паритет: Измерва дали положителната прогностична стойност (PPV) е еднаква за различните групи. PPV е делът на прогнозираните положителни резултати, които всъщност са положителни.
Паритет на нивото на грешни открития: Измерва дали нивото на грешни открития (FDR) е еднакво за различните групи. FDR е делът на прогнозираните положителни резултати, които всъщност са отрицателни.
Калибриране: Измерва дали прогнозираните вероятности на модела са добре калибрирани за различните групи. Добре калибрираният модел трябва да има прогнозирани вероятности, които точно отразяват истинските вероятности.

Невъзможността за перфектна справедливост

Важно е да се отбележи, че постигането на перфектна справедливост, както е дефинирана от тези метрики, често е невъзможно. Много метрики за справедливост са взаимно несъвместими, което означава, че оптимизирането за една метрика може да доведе до влошаване на друга. Освен това, изборът на коя метрика за справедливост да се даде приоритет често е субективно решение, което зависи от конкретното приложение и ценностите на заинтересованите страни. Самата концепция за “справедливост” е контекстуално зависима и културно нюансирана.

Етични съображения

Справянето с пристрастията в машинното обучение изисква силна етична рамка, която да ръководи разработването и внедряването на AI системи. Тази рамка трябва да отчита потенциалното въздействие на тези системи върху индивиди, общности и обществото като цяло. Някои ключови етични съображения включват:

Прозрачност: Гарантиране, че процесите на вземане на решения на AI системите са прозрачни и разбираеми. Това включва предоставяне на ясни обяснения за това как работи моделът, какви данни използва и как стига до своите прогнози.
Отчетност: Установяване на ясни линии на отговорност за решенията, взети от AI системите. Това включва идентифициране на отговорните за проектирането, разработването, внедряването и наблюдението на тези системи.
Поверителност: Защита на поверителността на лицата, чиито данни се използват за обучение и работа на AI системите. Това включва прилагане на стабилни мерки за сигурност на данните и получаване на информирано съгласие от лицата преди събирането и използването на техните данни.
Справедливост: Гарантиране, че AI системите са справедливи и не дискриминират индивиди или групи. Това включва активно идентифициране и смекчаване на пристрастията в данните, алгоритмите и резултатите на тези системи.
Благодеяние: Гарантиране, че AI системите се използват в полза на човечеството и че техните потенциални вреди са сведени до минимум. Това включва внимателно обмисляне на потенциалните последици от внедряването на тези системи и предприемане на стъпки за предотвратяване на нежелани отрицателни въздействия.
Правосъдие: Гарантиране, че ползите и тежестите от AI системите са разпределени справедливо в обществото. Това включва справяне с неравенствата в достъпа до AI технологии и смекчаване на потенциала на AI да изостря съществуващите социални и икономически различия.

Практически стъпки за откриване и смекчаване на пристрастията

Ето някои практически стъпки, които организациите могат да предприемат за откриване и смекчаване на пристрастия в своите системи за машинно обучение:

Създайте междуфункционален екип по етика на AI: Този екип трябва да включва експерти по наука за данните, етика, право и социални науки, за да предостави различни гледни точки относно етичните последици от AI системите.
Разработете цялостна политика за етика на AI: Тази политика трябва да очертае ангажимента на организацията към етичните принципи на AI и да предостави насоки за справяне с етични съображения през целия жизнен цикъл на AI.
Провеждайте редовни одити за пристрастия: Тези одити трябва да включват щателно изследване на данните, алгоритмите и резултатите на AI системите, за да се идентифицират потенциални източници на пристрастия.
Използвайте метрики за справедливост за оценка на производителността на модела: Изберете подходящи метрики за справедливост за конкретното приложение и ги използвайте за оценка на справедливостта на прогнозите на модела спрямо различни групи.
Прилагайте техники за смекчаване на пристрастия: Прилагайте техники за предварителна обработка, по време на обработката или за последваща обработка, за да смекчите пристрастията в данните, алгоритмите или резултатите на AI системите.
Наблюдавайте AI системите за пристрастия: Непрекъснато наблюдавайте AI системите за пристрастия, след като са били внедрени, за да се гарантира, че те остават справедливи и равнопоставени с течение на времето.
Ангажирайте се със заинтересованите страни: Консултирайте се със заинтересованите страни, включително засегнатите общности, за да разберете техните притеснения и гледни точки относно етичните последици от AI системите.
Насърчавайте прозрачността и обяснимостта: Предоставяйте ясни обяснения за това как работят AI системите и как вземат решения.
Инвестирайте в обучение по етика на AI: Предоставяйте обучение на учени по данни, инженери и други служители относно етичните последици от AI и как да се справят с пристрастията в машинното обучение.

Глобални перспективи и примери

От решаващо значение е да се признае, че пристрастията се проявяват по различен начин в различните култури и региони. Решение, което работи в един контекст, може да не е подходящо или ефективно в друг. Затова възприемането на глобална перспектива е от съществено значение при справянето с пристрастията в машинното обучение.

Езикови пристрастия: Системите за машинен превод могат да проявяват пристрастия поради начина, по който езиците кодират пола или други социални категории. Например, в някои езици граматичният род може да доведе до пристрастни преводи, които засилват половите стереотипи. Справянето с това изисква внимателно отношение към данните за обучение и дизайна на алгоритмите за превод.
Културни норми: Това, което се счита за справедливо или приемливо в една култура, може да бъде различно в друга. Например, очакванията за поверителност могат да варират значително в различните страни. Важно е да се вземат предвид тези културни нюанси при проектирането и внедряването на AI системи.
Наличност на данни: Наличността и качеството на данните могат да варират значително в различните региони. Това може да доведе до пристрастие при представянето, където определени групи или региони са недостатъчно представени в данните за обучение. Справянето с това изисква усилия за събиране на по-разнообразни и представителни данни.
Регулаторни рамки: Различните държави имат различни регулаторни рамки за AI. Например, Европейският съюз е въвел Общия регламент относно защитата на данните (GDPR), който налага строги ограничения върху събирането и използването на лични данни. Важно е да сте наясно с тези регулаторни изисквания при разработването и внедряването на AI системи.

Пример 1: Технология за разпознаване на лица и расови пристрастия Изследванията показват, че технологията за разпознаване на лица често работи лошо при индивиди с по-тъмни тонове на кожата, особено при жени. Това пристрастие може да доведе до погрешно идентифициране и несправедливи резултати в области като правоприлагането и граничния контрол. Справянето с това изисква обучение на модели върху по-разнообразни набори от данни и разработване на алгоритми, които са по-малко чувствителни към тона на кожата. Това не е проблем само за САЩ или ЕС; той засяга разнообразни популации в световен мащаб.

Пример 2: Модели за кандидатстване за кредит и полови пристрастия Моделите за кандидатстване за кредит могат да проявят полови пристрастия, ако са обучени на исторически данни, които отразяват съществуващите полови неравенства в достъпа до кредит. Това пристрастие може да доведе до отказ на кредити на квалифицирани жени с по-висока честота от мъжете. Справянето с това изисква внимателно изследване на данните, използвани за обучение на моделите, и прилагане на техники за регуларизация, отчитащи справедливостта. Въздействието засяга непропорционално жените в развиващите се страни, където финансовият достъп вече е ограничен.

Пример 3: AI в здравеопазването и регионални пристрастия AI системите, използвани за медицинска диагноза, могат да работят лошо при пациенти от определени региони, ако са обучени предимно на данни от други региони. Това може да доведе до грешна диагноза или забавено лечение за пациенти от недостатъчно представени региони. Справянето с това изисква събиране на по-разнообразни медицински данни и разработване на модели, които са устойчиви на регионални вариации.

Бъдещето на откриването и смекчаването на пристрастия

Областта на откриване и смекчаване на пристрастия се развива бързо. С напредването на технологиите за машинно обучение се разработват нови методи и инструменти за справяне с предизвикателствата на пристрастията в AI системите. Някои обещаващи области на изследване включват:

Обясним изкуствен интелект (XAI): Разработване на техники, които могат да обяснят как AI системите вземат решения, което улеснява идентифицирането и разбирането на потенциални източници на пристрастия.
Причинно-следствени изводи: Използване на методи за причинно-следствени изводи за идентифициране и смекчаване на първопричините за пристрастия в данните и алгоритмите.
Федеративно обучение: Обучение на модели върху децентрализирани източници на данни без споделяне на самите данни, което може да помогне за справяне с проблемите на поверителността на данните и пристрастието при представянето.
Образование по етика на AI: Насърчаване на образованието и обучението по етика на AI за повишаване на осведомеността за етичните последици от AI и за оборудване на учените по данни и инженерите с уменията, от които се нуждаят, за да изграждат справедливи и отговорни AI системи.
Стандарти за алгоритмичен одит: Разработване на стандартизирани рамки за одит на алгоритми, което улеснява последователното идентифициране и смекчаване на пристрастия в различни системи.

Заключение

Откриването и смекчаването на пристрастия са от съществено значение за изграждането на справедливи и отговорни AI системи, които са в полза на цялото човечество. Чрез разбиране на различните видове пристрастия, прилагане на ефективни методи за откриване и възприемане на силна етична рамка, организациите могат да гарантират, че техните AI системи се използват за добро и че техните потенциални вреди са сведени до минимум. Това е глобална отговорност, която изисква сътрудничество между дисциплини, култури и региони за създаване на AI системи, които са наистина равнопоставени и приобщаващи. Тъй като AI продължава да прониква във всички аспекти на глобалното общество, бдителността срещу пристрастия не е просто техническо изискване, а морален императив.