Этика ИИ: Глобальное руководство по обнаружению алгоритмической предвзятости

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует отрасли и влияет на жизнь людей во всем мире. По мере того как системы ИИ становятся все более распространенными, крайне важно обеспечить их справедливость, беспристрастность и соответствие этическим принципам. Алгоритмическая предвзятость, систематическая и повторяющаяся ошибка в компьютерной системе, которая приводит к несправедливым результатам, является серьезной проблемой в этике ИИ. В этом всеобъемлющем руководстве рассматриваются источники алгоритмической предвзятости, методы ее обнаружения и смягчения, а также стратегии по обеспечению справедливости в системах ИИ на глобальном уровне.

Понимание алгоритмической предвзятости

Алгоритмическая предвзятость возникает, когда система ИИ выдает результаты, систематически менее благоприятные для одних групп людей, чем для других. Эта предвзятость может возникать из различных источников, включая предвзятые данные, несовершенные алгоритмы и предвзятую интерпретацию результатов. Понимание истоков предвзятости — это первый шаг к созданию более справедливых систем ИИ.

Источники алгоритмической предвзятости

• Предвзятые обучающие данные: Данные, используемые для обучения моделей ИИ, часто отражают существующие социальные предубеждения. Если данные содержат искаженные представления об определенных группах, модель ИИ будет изучать и увековечивать эти предвзятости. Например, если система распознавания лиц обучается преимущественно на изображениях представителей одной этнической группы, она может плохо работать с лицами других этнических групп. Это имеет серьезные последствия для правоохранительных органов, безопасности и других приложений. Рассмотрим алгоритм COMPAS (Профилирование правонарушителей для альтернативных санкций), который, как было установлено, непропорционально часто помечал чернокожих обвиняемых как лиц с более высоким риском рецидивизма.
• Несовершенный дизайн алгоритма: Сами алгоритмы могут вносить предвзятость, даже при aparentemente беспристрастных данных. Выбор признаков, архитектура модели и критерии оптимизации могут влиять на результаты. Например, если алгоритм в значительной степени полагается на признаки, коррелирующие с защищаемыми характеристиками (например, пол, раса), он может непреднамеренно дискриминировать определенные группы.
• Предвзятая разметка данных: Процесс разметки данных также может вносить предвзятость. Если у лиц, размечающих данные, есть бессознательные предубеждения, они могут размечать данные таким образом, что это будет отражать их предубеждения. Например, в анализе тональности, если аннотаторы связывают определенные языковые модели с конкретными демографическими группами, модель может научиться несправедливо классифицировать тональность, выраженную этими группами.
• Петли обратной связи: Системы ИИ могут создавать петли обратной связи, которые усугубляют существующие предвзятости. Например, если инструмент для подбора персонала на базе ИИ предвзят по отношению к женщинам, он может рекомендовать меньше женщин на собеседования. Это может привести к найму меньшего числа женщин, что, в свою очередь, усиливает предвзятость в обучающих данных.
• Отсутствие разнообразия в командах разработчиков: Состав команд разработчиков ИИ может значительно влиять на справедливость систем ИИ. Если в командах отсутствует разнообразие, они с меньшей вероятностью смогут выявить и устранить потенциальные предвзятости, которые могут затронуть недостаточно представленные группы.
• Контекстуальная предвзятость: Контекст, в котором развертывается система ИИ, также может вносить предвзятость. Алгоритм, обученный в одном культурном или социальном контексте, может работать несправедливо при развертывании в другом. Культурные нормы, языковые нюансы и исторические предубеждения могут играть свою роль. Например, чат-бот на базе ИИ, разработанный для обслуживания клиентов в одной стране, может использовать язык, который считается оскорбительным или неуместным в другой стране.

Методы обнаружения алгоритмической предвзятости

Обнаружение алгоритмической предвзятости имеет решающее значение для обеспечения справедливости в системах ИИ. Для выявления предвзятости на разных этапах жизненного цикла разработки ИИ могут использоваться различные методы.

Аудит данных

Аудит данных включает в себя изучение обучающих данных для выявления потенциальных источников предвзятости. Это включает анализ распределения признаков, выявление пропущенных данных и проверку на наличие искаженных представлений об определенных группах. Методы аудита данных включают:

• Статистический анализ: Расчет сводных статистических данных (например, среднее, медиана, стандартное отклонение) для разных групп с целью выявления несоответствий.
• Визуализация: Создание визуализаций (например, гистограмм, диаграмм рассеяния) для изучения распределения данных и выявления выбросов.
• Метрики предвзятости: Использование метрик предвзятости (например, несопоставимое воздействие, разница в равных возможностях) для количественной оценки степени предвзятости данных.

Например, в модели кредитного скоринга вы можете проанализировать распределение кредитных баллов для различных демографических групп, чтобы выявить потенциальные несоответствия. Если вы обнаружите, что у определенных групп в среднем значительно более низкие кредитные баллы, это может указывать на предвзятость данных.

Оценка модели

Оценка модели включает в себя оценку производительности модели ИИ на разных группах людей. Это включает расчет метрик производительности (например, точность, полнота, F1-мера) отдельно для каждой группы и сравнение результатов. Методы оценки модели включают:

• Метрики групповой справедливости: Использование метрик групповой справедливости (например, демографический паритет, равенство возможностей, предиктивный паритет) для количественной оценки степени справедливости модели для разных групп. Демографический паритет требует, чтобы модель делала прогнозы с одинаковой частотой для всех групп. Равенство возможностей требует, чтобы модель имела одинаковую долю истинно положительных результатов для всех групп. Предиктивный паритет требует, чтобы модель имела одинаковое положительное предсказательное значение для всех групп.
• Анализ ошибок: Анализ типов ошибок, которые модель делает для разных групп, для выявления закономерностей предвзятости. Например, если модель постоянно неверно классифицирует изображения представителей определенной этнической группы, это может указывать на предвзятость модели.
• Состязательное тестирование: Использование состязательных примеров для проверки устойчивости модели и выявления уязвимостей к предвзятости. Состязательные примеры — это входные данные, разработанные для того, чтобы обмануть модель и заставить ее сделать неверные прогнозы.

Например, в алгоритме найма вы можете оценить производительность модели отдельно для кандидатов мужского и женского пола. Если вы обнаружите, что модель имеет значительно более низкую точность для кандидатов-женщин, это может указывать на предвзятость модели.

Объяснимый ИИ (XAI)

Методы объяснимого ИИ (XAI) могут помочь определить признаки, которые наиболее сильно влияют на прогнозы модели. Понимая, какие признаки определяют решения модели, вы можете выявить потенциальные источники предвзятости. Методы XAI включают:

• Важность признаков: Определение важности каждого признака в прогнозах модели.
• Значения SHAP: Расчет значений SHAP (SHapley Additive exPlanations) для объяснения вклада каждого признака в прогнозы модели для отдельных экземпляров.
• LIME: Использование LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) для объяснения прогнозов модели для отдельных экземпляров путем создания локальной линейной аппроксимации модели.

Например, в модели рассмотрения кредитных заявок вы можете использовать методы XAI для определения признаков, которые наиболее сильно влияют на решение модели одобрить или отклонить кредит. Если вы обнаружите, что признаки, связанные с расой или этнической принадлежностью, имеют большое влияние, это может указывать на предвзятость модели.

Инструменты для аудита справедливости

Существует несколько инструментов и библиотек для обнаружения и смягчения алгоритмической предвзятости. Эти инструменты часто предоставляют реализации различных метрик предвзятости и методов ее смягчения.

• AI Fairness 360 (AIF360): Открытый инструментарий, разработанный IBM, который предоставляет полный набор метрик и алгоритмов для обнаружения и смягчения предвзятости в системах ИИ.
• Fairlearn: Пакет Python, разработанный Microsoft, который предоставляет инструменты для оценки и повышения справедливости в моделях машинного обучения.
• Responsible AI Toolbox: Комплексный набор инструментов и ресурсов, разработанный Microsoft, чтобы помочь организациям ответственно разрабатывать и развертывать системы ИИ.

Стратегии смягчения алгоритмической предвзятости

После обнаружения алгоритмической предвзятости важно предпринять шаги для ее смягчения. Для уменьшения предвзятости в системах ИИ могут использоваться различные методы.

Предварительная обработка данных

Предварительная обработка данных включает в себя изменение обучающих данных для уменьшения предвзятости. Методы предварительной обработки данных включают:

• Перевзвешивание: Присвоение разных весов разным экземплярам в обучающих данных для компенсации искаженных представлений.
• Сэмплирование: Уменьшение выборки мажоритарного класса или увеличение выборки миноритарного класса для сбалансирования данных.
• Аугментация данных: Создание новых синтетических точек данных для увеличения представительства недостаточно представленных групп.
• Удаление предвзятых признаков: Удаление признаков, которые коррелируют с защищаемыми характеристиками. Однако следует быть осторожным, так как aparentemente безобидные признаки все еще могут косвенно коррелировать с защищаемыми атрибутами (прокси-переменные).

Например, если обучающие данные содержат меньше примеров женщин, чем мужчин, вы можете использовать перевзвешивание, чтобы придать больший вес примерам женщин. Или вы можете использовать аугментацию данных для создания новых синтетических примеров женщин.

Модификация алгоритма

Модификация алгоритма включает в себя изменение самого алгоритма для уменьшения предвзятости. Методы модификации алгоритма включают:

• Ограничения справедливости: Добавление ограничений справедливости к цели оптимизации, чтобы гарантировать, что модель удовлетворяет определенным критериям справедливости.
• Состязательное устранение предвзятости: Обучение состязательной сети для удаления предвзятой информации из представлений модели.
• Регуляризация: Добавление членов регуляризации к функции потерь для штрафования несправедливых прогнозов.

Например, вы можете добавить ограничение справедливости к цели оптимизации, которое требует, чтобы модель имела одинаковую точность для всех групп.

Постобработка

Постобработка включает в себя изменение прогнозов модели для уменьшения предвзятости. Методы постобработки включают:

• Корректировка порога: Корректировка порога классификации для достижения желаемой метрики справедливости.
• Калибровка: Калибровка вероятностей модели для обеспечения их соответствия наблюдаемым результатам.
• Классификация с возможностью отказа: Добавление опции «отказаться» для пограничных случаев, когда модель не уверена в своем прогнозе.

Например, вы можете скорректировать порог классификации, чтобы обеспечить одинаковую долю ложноположительных результатов для всех групп.

Содействие справедливости в системах ИИ: Глобальная перспектива

Создание справедливых систем ИИ требует многогранного подхода, который включает не только технические решения, но и этические соображения, политические рамки и организационные практики.

Этические руководства и принципы

Различные организации и правительства разработали этические руководства и принципы для разработки и внедрения ИИ. Эти руководства часто подчеркивают важность справедливости, прозрачности, подотчетности и человеческого контроля.

• Асиломарские принципы ИИ: Набор принципов, разработанный исследователями и экспертами в области ИИ для руководства ответственной разработкой и использованием ИИ.
• Этические руководства Европейского Союза по надежному ИИ: Набор руководящих принципов, разработанный Европейской комиссией для содействия разработке и использованию надежного ИИ.
• Рекомендация ЮНЕСКО по этике искусственного интеллекта: Глобальная рамочная программа для руководства ответственной разработкой и использованием ИИ, обеспечивающая его пользу для всего человечества.

Управление и регулирование ИИ

Правительства все чаще рассматривают возможность введения нормативных актов для обеспечения ответственной разработки и внедрения систем ИИ. Эти нормативные акты могут включать требования к аудиту предвзятости, отчетам о прозрачности и механизмам подотчетности.

• Закон ЕС об ИИ: Предлагаемый нормативный акт, направленный на создание правовой основы для ИИ в Европейском союзе, затрагивающий такие вопросы, как оценка рисков, прозрачность и подотчетность.
• Закон об алгоритмической подотчетности 2022 года (США): Законодательство, направленное на то, чтобы обязать компании оценивать и смягчать потенциальный вред от автоматизированных систем принятия решений.

Организационные практики

Организации могут внедрять различные практики для содействия справедливости в системах ИИ:

• Разнообразные команды разработчиков: Обеспечение того, чтобы команды разработчиков ИИ были разнообразны с точки зрения пола, расы, этнической принадлежности и других характеристик.
• Взаимодействие с заинтересованными сторонами: Взаимодействие с заинтересованными сторонами (например, затронутыми сообществами, организациями гражданского общества) для понимания их проблем и учета их отзывов в процессе разработки ИИ.
• Прозрачность и объяснимость: Делать системы ИИ более прозрачными и объяснимыми для укрепления доверия и подотчетности.
• Непрерывный мониторинг и оценка: Постоянный мониторинг и оценка систем ИИ для выявления и устранения потенциальных предвзятостей.
• Создание советов по этике ИИ: Формирование внутренних или внешних комитетов для надзора за этическими последствиями разработки и внедрения ИИ.

Глобальные примеры и кейсы

Понимание реальных примеров алгоритмической предвзятости и стратегий ее смягчения имеет решающее значение для создания более справедливых систем ИИ. Вот несколько примеров со всего мира:

• Здравоохранение в США: Алгоритм, используемый в больницах США для прогнозирования, каким пациентам потребуется дополнительная медицинская помощь, оказался предвзятым по отношению к чернокожим пациентам. Алгоритм использовал расходы на здравоохранение как показатель потребности, но у чернокожих пациентов исторически меньший доступ к здравоохранению, что приводит к более низким расходам и недооценке их потребностей. (Obermeyer et al., 2019)
• Уголовное правосудие в США: Алгоритм COMPAS, используемый для оценки риска рецидивизма у обвиняемых, непропорционально часто помечал чернокожих обвиняемых как лиц с более высоким риском, даже если они не совершали повторных преступлений. (Angwin et al., 2016)
• Подбор персонала в Великобритании: Amazon отказалась от своего инструмента для подбора персонала на базе ИИ после того, как обнаружила, что система предвзята по отношению к женщинам. Система была обучена на исторических данных о найме, в которых преобладали кандидаты-мужчины, что заставило ИИ штрафовать резюме, содержащие слово «женский».
• Распознавание лиц в Китае: Были высказаны опасения по поводу потенциальной предвзятости в системах распознавания лиц, используемых для наблюдения и социального контроля в Китае, особенно в отношении этнических меньшинств.
• Кредитный скоринг в Индии: Использование альтернативных источников данных в моделях кредитного скоринга в Индии может привести к предвзятости, если эти источники данных отражают существующие социально-экономические неравенства.

Будущее этики ИИ и обнаружения предвзятости

По мере развития ИИ область этики ИИ и обнаружения предвзятости будет становиться еще более важной. Будущие исследования и разработки должны быть сосредоточены на:

• Разработке более надежных и точных методов обнаружения предвзятости.
• Создании более эффективных стратегий смягчения предвзятости.
• Содействии междисциплинарному сотрудничеству между исследователями ИИ, этиками, политиками и социологами.
• Установлении глобальных стандартов и лучших практик в области этики ИИ.
• Разработке образовательных ресурсов для повышения осведомленности об этике ИИ и предвзятости среди практиков ИИ и широкой общественности.

Заключение

Алгоритмическая предвзятость является серьезной проблемой в этике ИИ, но она не является непреодолимой. Понимая источники предвзятости, используя эффективные методы ее обнаружения и смягчения, а также продвигая этические руководства и организационные практики, мы можем создавать более справедливые и равноправные системы ИИ, которые принесут пользу всему человечеству. Это требует глобальных усилий, включающих сотрудничество между исследователями, политиками, лидерами отрасли и общественностью, чтобы обеспечить ответственную разработку и внедрение ИИ.

Список литературы:

• Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.
• Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453.