Этика машинного обучения: глобальное руководство по выявлению предвзятости

По мере того как машинное обучение (МО) все больше интегрируется в различные аспекты нашей жизни, от заявок на кредит до диагностики в здравоохранении, этические последствия этих технологий становятся первостепенными. Одной из самых насущных проблем является наличие предвзятости в моделях МО, что может привести к несправедливым или дискриминационным результатам. Это руководство представляет собой всеобъемлющий обзор выявления предвзятости в машинном обучении, охватывающий различные типы предвзятости, методы обнаружения, стратегии смягчения и этические соображения для создания справедливых и ответственных систем ИИ в глобальном масштабе.

Понимание предвзятости в машинном обучении

Предвзятость в машинном обучении относится к систематическим ошибкам или искажениям в прогнозах или решениях модели, которые не являются случайными. Эти предвзятости могут возникать из различных источников, включая предвзятые данные, несовершенные алгоритмы или общественные предрассудки. Понимание различных типов предвзятости имеет решающее значение для эффективного обнаружения и смягчения последствий.

Типы предвзятости в машинном обучении

Историческая предвзятость: Отражает существующее социальное неравенство в данных, используемых для обучения модели. Например, если исторические данные о найме показывают предпочтение кандидатов-мужчин, модель, обученная на этих данных, может увековечить эту предвзятость в будущих решениях о найме.
Предвзятость репрезентации: Возникает, когда определенные группы недопредставлены или искаженно представлены в обучающих данных. Это может привести к неточным прогнозам или несправедливым результатам для этих групп. Например, система распознавания лиц, обученная преимущественно на изображениях светлокожих людей, может плохо работать с людьми с более темными оттенками кожи.
Предвзятость измерения: Возникает из-за неточных или противоречивых измерений или признаков в данных. Например, если модель медицинской диагностики опирается на предвзятые диагностические тесты, это может привести к неверным диагнозам для определенных групп пациентов.
Предвзятость агрегирования: Возникает, когда модель применяется к слишком разнородным группам, что приводит к неточным прогнозам для конкретных подгрупп. Представьте себе модель, предсказывающую поведение клиентов, которая рассматривает всех клиентов в определенном регионе одинаково, игнорируя различия внутри этого региона.
Предвзятость оценки: Возникает во время оценки модели. Использование метрик, которые не подходят для всех групп, может привести к предвзятым результатам оценки. Например, модель с высокой общей точностью может все еще плохо работать для группы меньшинства.
Алгоритмическая предвзятость: Возникает из-за дизайна или реализации самого алгоритма. Это может включать предвзятые целевые функции, предвзятые методы регуляризации или предвзятые методы отбора признаков.

Влияние предвзятости

Влияние предвзятости в машинном обучении может быть далеко идущим и пагубным, затрагивая отдельных людей, сообщества и общество в целом. Предвзятые модели могут увековечивать дискриминацию, усиливать стереотипы и усугублять существующее неравенство. Например:

Уголовное правосудие: Предвзятые инструменты оценки рисков, используемые в уголовном правосудии, могут приводить к несправедливым приговорам и непропорционально высокому уровню заключения для определенных расовых групп.
Финансовые услуги: Предвзятые модели рассмотрения заявок на кредит могут отказывать в кредите квалифицированным лицам из маргинализированных сообществ, ограничивая их доступ к возможностям и увековечивая экономическое неравенство.
Здравоохранение: Предвзятые диагностические модели могут приводить к неверным диагнозам или задержке лечения для определенных групп пациентов, что приводит к неблагоприятным исходам для здоровья.
Трудоустройство: Предвзятые алгоритмы найма могут дискриминировать квалифицированных кандидатов из недопредставленных групп, ограничивая их карьерные возможности и увековечивая неравенство на рынке труда.

Методы обнаружения предвзятости

Обнаружение предвзятости в моделях машинного обучения является критически важным шагом на пути к созданию справедливых и ответственных систем ИИ. Для выявления предвзятости на различных этапах процесса разработки модели могут использоваться различные методы. Эти методы можно условно разделить на техники предварительной обработки, обработки в процессе и постобработки.

Техники предварительной обработки

Техники предварительной обработки направлены на выявление и смягчение предвзятости в обучающих данных до обучения модели. Цель этих техник — создать более репрезентативный и сбалансированный набор данных, который снижает риск предвзятости в результирующей модели.

Аудит данных: Включает тщательное изучение обучающих данных для выявления потенциальных источников предвзятости, таких как недопредставленность, искаженные распределения или предвзятые метки. Инструменты, такие как Aequitas (разработанный Центром науки о данных и государственной политики Чикагского университета), могут помочь автоматизировать этот процесс, выявляя несоответствия в данных по разным группам.
Передискретизация данных: Включает такие техники, как оверсемплинг (увеличение выборки) и андерсемплинг (уменьшение выборки), для балансировки представительства различных групп в обучающих данных. Оверсемплинг включает дублирование или генерацию синтетических данных для недопредставленных групп, в то время как андерсемплинг включает удаление данных из перепредставленных групп.
Перевзвешивание: Присваивает различные веса разным точкам данных для компенсации дисбаланса в обучающих данных. Это гарантирует, что модель придает одинаковое значение всем группам, независимо от их представленности в наборе данных.
Аугментация данных: Создает новые обучающие примеры путем применения преобразований к существующим данным, таких как поворот изображений или перефразирование текста. Это может помочь увеличить разнообразие обучающих данных и уменьшить влияние предвзятых выборок.
Состязательное устранение предвзятости (предварительная обработка): Обучает модель предсказывать чувствительный атрибут (например, пол, расу) по данным, а затем удаляет признаки, которые наиболее точно предсказывают этот чувствительный атрибут. Цель состоит в том, чтобы создать набор данных, который меньше коррелирует с чувствительным атрибутом.

Техники обработки в процессе

Техники обработки в процессе направлены на смягчение предвзятости во время обучения модели. Эти техники изменяют алгоритм обучения модели или целевую функцию для содействия справедливости и уменьшения дискриминации.

Регуляризация с учетом справедливости: Добавляет штрафной член к целевой функции модели, который наказывает за несправедливые прогнозы. Это побуждает модель делать прогнозы, которые более справедливы для разных групп.
Состязательное устранение предвзятости (в процессе обработки): Обучает модель делать точные прогнозы, одновременно пытаясь обмануть "противника", который пытается предсказать чувствительный атрибут по прогнозам модели. Это побуждает модель изучать представления, которые меньше коррелируют с чувствительным атрибутом.
Обучение справедливым представлениям: Направлено на изучение представления данных, которое не зависит от чувствительного атрибута, сохраняя при этом прогностическую силу данных. Этого можно достичь, обучив модель кодировать данные в латентное пространство, не коррелирующее с чувствительным атрибутом.
Оптимизация с ограничениями: Формулирует задачу обучения модели как задачу оптимизации с ограничениями, где ограничения обеспечивают соблюдение критериев справедливости. Это позволяет обучать модель, гарантируя, что она удовлетворяет определенным ограничениям справедливости.

Техники постобработки

Техники постобработки направлены на корректировку прогнозов модели после ее обучения. Цель этих техник — исправить предвзятости, которые могли быть внесены в процессе обучения.

Корректировка порога: Изменяет порог принятия решения для разных групп для достижения равных шансов или равных возможностей. Например, для группы, исторически находящейся в невыгодном положении, может использоваться более высокий порог, чтобы компенсировать предвзятость модели.
Калибровка: Корректирует предсказанные вероятности модели, чтобы они лучше отражали истинные вероятности для разных групп. Это гарантирует, что прогнозы модели хорошо откалиброваны для всех групп.
Классификация на основе опции отказа: Вводит опцию отказа для прогнозов, которые, вероятно, будут неточными или несправедливыми. Это позволяет модели воздерживаться от прогнозирования в случаях, когда она не уверена, что снижает риск предвзятых результатов.
Постобработка для равных шансов: Корректирует прогнозы модели для достижения равных долей истинно-положительных и ложно-положительных результатов для разных групп. Это гарантирует, что модель будет одинаково точной и справедливой для всех групп.

Метрики справедливости

Метрики справедливости используются для количественной оценки степени предвзятости в моделях машинного обучения и для оценки эффективности техник смягчения предвзятости. Эти метрики предоставляют способ измерения справедливости прогнозов модели для разных групп. Важно выбирать метрики, которые подходят для конкретного приложения и конкретного типа предвзятости, с которым ведется борьба.

Распространенные метрики справедливости

Статистический паритет: Измеряет, одинакова ли доля положительных исходов для разных групп. Модель удовлетворяет статистическому паритету, если вероятность положительного исхода одинакова для всех групп.
Равенство возможностей: Измеряет, одинакова ли доля истинно-положительных результатов (true positive rate) для разных групп. Модель удовлетворяет равенству возможностей, если вероятность истинно-положительного исхода одинакова для всех групп.
Равенство шансов: Измеряет, одинаковы ли доля истинно-положительных и ложно-положительных результатов для разных групп. Модель удовлетворяет равенству шансов, если вероятности как истинно-положительного, так и ложно-положительного исходов одинаковы для всех групп.
Прогностический паритет: Измеряет, одинаково ли положительное прогностическое значение (PPV) для разных групп. PPV — это доля предсказанных положительных результатов, которые действительно являются положительными.
Паритет доли ложных обнаружений: Измеряет, одинакова ли доля ложных обнаружений (FDR) для разных групп. FDR — это доля предсказанных положительных результатов, которые на самом деле являются отрицательными.
Калибровка: Измеряет, насколько хорошо предсказанные вероятности модели откалиброваны для разных групп. У хорошо откалиброванной модели предсказанные вероятности должны точно отражать истинные вероятности.

Невозможность идеальной справедливости

Важно отметить, что достижение идеальной справедливости, как ее определяют эти метрики, часто невозможно. Многие метрики справедливости взаимно несовместимы, что означает, что оптимизация одной метрики может привести к ухудшению другой. Кроме того, выбор того, какой метрике справедливости отдать предпочтение, часто является субъективным решением, которое зависит от конкретного приложения и ценностей заинтересованных сторон. Само понятие "справедливости" зависит от контекста и культурных нюансов.

Этические соображения

Борьба с предвзятостью в машинном обучении требует сильной этической основы, которая направляет разработку и внедрение систем ИИ. Эта основа должна учитывать потенциальное влияние этих систем на отдельных людей, сообщества и общество в целом. Некоторые ключевые этические соображения включают:

Прозрачность: Обеспечение того, чтобы процессы принятия решений системами ИИ были прозрачными и понятными. Это включает предоставление четких объяснений того, как работает модель, какие данные она использует и как она приходит к своим прогнозам.
Ответственность: Установление четких границ ответственности за решения, принимаемые системами ИИ. Это включает определение того, кто несет ответственность за проектирование, разработку, внедрение и мониторинг этих систем.
Конфиденциальность: Защита частной жизни лиц, чьи данные используются для обучения и работы систем ИИ. Это включает в себя внедрение надежных мер безопасности данных и получение информированного согласия от лиц перед сбором и использованием их данных.
Справедливость: Обеспечение того, чтобы системы ИИ были справедливыми и не дискриминировали отдельных лиц или группы. Это включает активное выявление и смягчение предвзятости в данных, алгоритмах и результатах этих систем.
Благодеяние: Обеспечение того, чтобы системы ИИ использовались на благо человечества и чтобы их потенциальный вред был минимизирован. Это включает тщательное рассмотрение потенциальных последствий развертывания этих систем и принятие мер для предотвращения непреднамеренных негативных последствий.
Справедливость распределения: Обеспечение справедливого распределения выгод и бремени от систем ИИ в обществе. Это включает решение проблемы неравенства в доступе к технологиям ИИ и смягчение потенциала ИИ усугублять существующие социальные и экономические различия.

Практические шаги по выявлению и смягчению предвзятости

Вот несколько практических шагов, которые организации могут предпринять для выявления и смягчения предвзятости в своих системах машинного обучения:

Создайте междисциплинарную команду по этике ИИ: Эта команда должна включать экспертов в области науки о данных, этики, права и социальных наук, чтобы обеспечить разносторонний взгляд на этические последствия систем ИИ.
Разработайте всеобъемлющую политику по этике ИИ: Эта политика должна излагать приверженность организации принципам этичного ИИ и предоставлять руководство по решению этических вопросов на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
Проводите регулярные аудиты на предмет предвзятости: Эти аудиты должны включать тщательное изучение данных, алгоритмов и результатов систем ИИ для выявления потенциальных источников предвзятости.
Используйте метрики справедливости для оценки производительности модели: Выбирайте подходящие метрики справедливости для конкретного приложения и используйте их для оценки справедливости прогнозов модели для разных групп.
Внедряйте техники смягчения предвзятости: Применяйте техники предварительной обработки, обработки в процессе или постобработки для смягчения предвзятости в данных, алгоритмах или результатах систем ИИ.
Мониторьте системы ИИ на предмет предвзятости: Постоянно отслеживайте системы ИИ на предмет предвзятости после их развертывания, чтобы убедиться, что они остаются справедливыми и беспристрастными с течением времени.
Взаимодействуйте с заинтересованными сторонами: Консультируйтесь с заинтересованными сторонами, включая затронутые сообщества, чтобы понять их опасения и взгляды на этические последствия систем ИИ.
Продвигайте прозрачность и объяснимость: Предоставляйте четкие объяснения того, как работают системы ИИ и как они принимают решения.
Инвестируйте в обучение этике ИИ: Предоставляйте обучение специалистам по данным, инженерам и другим сотрудникам по этическим последствиям ИИ и способам борьбы с предвзятостью в машинном обучении.

Глобальные перспективы и примеры

Крайне важно признать, что предвзятость проявляется по-разному в разных культурах и регионах. Решение, которое работает в одном контексте, может быть неуместным или неэффективным в другом. Поэтому при решении проблемы предвзятости в машинном обучении необходим глобальный подход.

Языковая предвзятость: Системы машинного перевода могут демонстрировать предвзятость из-за того, как языки кодируют пол или другие социальные категории. Например, в некоторых языках грамматический род может приводить к предвзятым переводам, которые усиливают гендерные стереотипы. Для решения этой проблемы требуется пристальное внимание к обучающим данным и дизайну алгоритмов перевода.
Культурные нормы: То, что считается справедливым или приемлемым в одной культуре, может отличаться в другой. Например, ожидания в отношении конфиденциальности могут значительно различаться в разных странах. Важно учитывать эти культурные нюансы при проектировании и развертывании систем ИИ.
Доступность данных: Доступность и качество данных могут значительно различаться в разных регионах. Это может привести к предвзятости репрезентации, когда определенные группы или регионы недопредставлены в обучающих данных. Для решения этой проблемы требуются усилия по сбору более разнообразных и репрезентативных данных.
Нормативно-правовая база: В разных странах действуют разные нормативные рамки для ИИ. Например, Европейский Союз ввел Общий регламент по защите данных (GDPR), который устанавливает строгие ограничения на сбор и использование персональных данных. Важно знать об этих нормативных требованиях при разработке и развертывании систем ИИ.

Пример 1: Технология распознавания лиц и расовая предвзятость
Исследования показали, что технология распознавания лиц часто плохо работает с людьми с более темными оттенками кожи, особенно с женщинами. Эта предвзятость может приводить к неверной идентификации и несправедливым результатам в таких областях, как правоохранительная деятельность и пограничный контроль. Для решения этой проблемы необходимо обучать модели на более разнообразных наборах данных и разрабатывать алгоритмы, менее чувствительные к оттенку кожи. Это проблема не только США или ЕС; она затрагивает разнообразное население по всему миру.

Пример 2: Модели рассмотрения заявок на кредит и гендерная предвзятость
Модели рассмотрения заявок на кредит могут демонстрировать гендерную предвзятость, если они обучены на исторических данных, отражающих существующее гендерное неравенство в доступе к кредитам. Эта предвзятость может привести к тому, что квалифицированным женщинам будут отказывать в кредитах чаще, чем мужчинам. Для решения этой проблемы требуется тщательное изучение данных, используемых для обучения моделей, и внедрение техник регуляризации с учетом справедливости. Это непропорционально сильно влияет на женщин в развивающихся странах, где финансовый доступ уже ограничен.

Пример 3: ИИ в здравоохранении и региональная предвзятость
Системы ИИ, используемые для медицинской диагностики, могут плохо работать с пациентами из определенных регионов, если они обучены преимущественно на данных из других регионов. Это может привести к неверной диагностике или задержке лечения для пациентов из недопредставленных регионов. Для решения этой проблемы требуется сбор более разнообразных медицинских данных и разработка моделей, устойчивых к региональным различиям.

Будущее выявления и смягчения предвзятости

Область выявления и смягчения предвзятости быстро развивается. По мере того как технологии машинного обучения продолжают развиваться, разрабатываются новые методы и инструменты для решения проблем предвзятости в системах ИИ. Некоторые перспективные направления исследований включают:

Объяснимый ИИ (XAI): Разработка техник, которые могут объяснить, как системы ИИ принимают решения, что облегчает выявление и понимание потенциальных источников предвзятости.
Причинно-следственный вывод: Использование методов причинно-следственного вывода для выявления и устранения коренных причин предвзятости в данных и алгоритмах.
Федеративное обучение: Обучение моделей на децентрализованных источниках данных без обмена самими данными, что может помочь решить проблемы конфиденциальности данных и предвзятости репрезентации.
Образование в области этики ИИ: Продвижение образования и обучения в области этики ИИ для повышения осведомленности об этических последствиях ИИ и для вооружения специалистов по данным и инженеров навыками, необходимыми для создания справедливых и ответственных систем ИИ.
Стандарты аудита алгоритмов: Разработка стандартизированных рамок для аудита алгоритмов, что облегчит последовательное выявление и смягчение предвзятости в различных системах.

Заключение

Выявление и смягчение предвзятости необходимы для создания справедливых и ответственных систем ИИ, которые приносят пользу всему человечеству. Понимая различные типы предвзятости, внедряя эффективные методы обнаружения и принимая сильную этическую основу, организации могут гарантировать, что их системы ИИ используются во благо и что их потенциальный вред минимизирован. Это глобальная ответственность, которая требует сотрудничества между дисциплинами, культурами и регионами для создания систем ИИ, которые действительно справедливы и инклюзивны. Поскольку ИИ продолжает проникать во все аспекты глобального общества, бдительность в отношении предвзятости — это не просто техническое требование, а моральный императив.