Etika umetne inteligence: Globalni vodnik za odkrivanje algoritemske pristranskosti

Umetna inteligenca (UI) hitro spreminja industrije in vpliva na življenja po vsem svetu. Ker sistemi UI postajajo vse bolj razširjeni, je ključnega pomena zagotoviti, da so pravični, nepristranski in usklajeni z etičnimi načeli. Algoritemska pristranskost, sistematična in ponovljiva napaka v računalniškem sistemu, ki ustvarja nepravične rezultate, je pomembna skrb v etiki UI. Ta celovit vodnik raziskuje vire algoritemske pristranskosti, tehnike za njeno odkrivanje in odpravljanje ter strategije za spodbujanje pravičnosti v sistemih UI na globalni ravni.

Razumevanje algoritemske pristranskosti

Algoritemska pristranskost se pojavi, ko sistem UI proizvaja rezultate, ki so sistematično manj ugodni za določene skupine ljudi kot za druge. Ta pristranskost lahko izvira iz različnih virov, vključno s pristranskimi podatki, pomanjkljivimi algoritmi in pristranskimi interpretacijami rezultatov. Razumevanje izvorov pristranskosti je prvi korak k izgradnji pravičnejših sistemov UI.

Viri algoritemske pristranskosti

• Pristranski podatki za učenje: Podatki, uporabljeni za učenje modelov UI, pogosto odražajo obstoječe družbene pristranskosti. Če podatki vsebujejo popačene predstavitve določenih skupin, se bo model UI naučil in ohranjal te pristranskosti. Na primer, če je sistem za prepoznavanje obrazov učen predvsem na slikah ene etnične skupine, bo morda slabše deloval na obrazih drugih etničnih skupin. To ima pomembne posledice za kazenski pregon, varnost in druge aplikacije. Razmislite o algoritmu COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), za katerega je bilo ugotovljeno, da je nesorazmerno označeval temnopolte obtožence kot bolj tvegane za ponovitev kaznivih dejanj.
• Pomanjkljiva zasnova algoritma: Sami algoritmi lahko vnašajo pristranskost, tudi z na videz nepristranskimi podatki. Izbira značilnosti, arhitektura modela in optimizacijska merila lahko vplivajo na rezultate. Na primer, če se algoritem močno opira na značilnosti, ki so v korelaciji z zaščitenimi lastnostmi (npr. spol, rasa), lahko nehote diskriminira določene skupine.
• Pristransko označevanje podatkov: Tudi postopek označevanja podatkov lahko vnaša pristranskost. Če imajo posamezniki, ki označujejo podatke, nezavedne predsodke, lahko podatke označijo na način, ki odraža te predsodke. Na primer, pri analizi sentimenta, če označevalci povezujejo določene jezikovne vzorce z določenimi demografskimi skupinami, se lahko model nauči nepravično kategorizirati sentiment, ki ga izražajo te skupine.
• Povratne zanke: Sistemi UI lahko ustvarijo povratne zanke, ki poslabšajo obstoječe pristranskosti. Na primer, če je orodje za zaposlovanje, ki ga poganja UI, pristransko do žensk, lahko priporoči manj žensk za razgovore. To lahko vodi do manjšega števila zaposlenih žensk, kar posledično krepi pristranskost v podatkih za učenje.
• Pomanjkanje raznolikosti v razvojnih ekipah: Sestava razvojnih ekip UI lahko pomembno vpliva na pravičnost sistemov UI. Če ekipam primanjkuje raznolikosti, je manj verjetno, da bodo prepoznale in obravnavale morebitne pristranskosti, ki bi lahko prizadele podzastopane skupine.
• Kontekstualna pristranskost: Tudi kontekst, v katerem je sistem UI uveden, lahko vnaša pristranskost. Algoritem, učen v enem kulturnem ali družbenem kontekstu, morda ne bo deloval pravično, ko bo uveden v drugem kontekstu. Kulturne norme, jezikovne nianse in zgodovinske pristranskosti lahko igrajo pomembno vlogo. Na primer, klepetalni robot z UI, zasnovan za zagotavljanje storitev za stranke v eni državi, lahko uporablja jezik, ki se v drugi državi šteje za žaljiv ali neprimeren.

Tehnike za odkrivanje algoritemske pristranskosti

Odkrivanje algoritemske pristranskosti je ključno za zagotavljanje pravičnosti v sistemih UI. Za prepoznavanje pristranskosti v različnih fazah življenjskega cikla razvoja UI se lahko uporabljajo različne tehnike.

Revizija podatkov

Revizija podatkov vključuje preučevanje podatkov za učenje z namenom prepoznavanja možnih virov pristranskosti. To vključuje analizo porazdelitve značilnosti, ugotavljanje manjkajočih podatkov in preverjanje popačenih predstavitev določenih skupin. Tehnike za revizijo podatkov vključujejo:

• Statistična analiza: Izračun povzetkov statističnih podatkov (npr. povprečje, mediana, standardni odklon) za različne skupine z namenom ugotavljanja razlik.
• Vizualizacija: Ustvarjanje vizualizacij (npr. histogramov, razsevnih diagramov) za preučevanje porazdelitve podatkov in prepoznavanje osamelcev.
• Metrike pristranskosti: Uporaba metrik pristranskosti (npr. nesorazmeren vpliv, razlika v enakih možnostih) za kvantificiranje obsega pristranskosti v podatkih.

Na primer, v modelu za kreditno točkovanje lahko analizirate porazdelitev kreditnih ocen za različne demografske skupine, da bi ugotovili morebitne razlike. Če ugotovite, da imajo določene skupine v povprečju znatno nižje kreditne ocene, bi to lahko kazalo na pristranskost podatkov.

Vrednotenje modela

Vrednotenje modela vključuje oceno delovanja modela UI na različnih skupinah ljudi. To vključuje izračun metrik uspešnosti (npr. točnost, natančnost, priklic, F1-ocena) ločeno za vsako skupino in primerjavo rezultatov. Tehnike za vrednotenje modela vključujejo:

• Metrike skupinske pravičnosti: Uporaba metrik skupinske pravičnosti (npr. demografska pariteta, enake možnosti, napovedna pariteta) za kvantificiranje obsega pravičnosti modela med različnimi skupinami. Demografska pariteta zahteva, da model napoveduje z enako stopnjo za vse skupine. Enake možnosti zahtevajo, da ima model enako stopnjo pravilno pozitivnih napovedi za vse skupine. Napovedna pariteta zahteva, da ima model enako pozitivno napovedno vrednost za vse skupine.
• Analiza napak: Analiza vrst napak, ki jih model naredi za različne skupine, z namenom prepoznavanja vzorcev pristranskosti. Na primer, če model dosledno napačno klasificira slike določene etnične skupine, bi to lahko kazalo na pristranskost modela.
• Nasprotniško testiranje: Uporaba nasprotniških primerov za testiranje robustnosti modela in prepoznavanje ranljivosti za pristranskost. Nasprotniški primeri so vhodi, ki so zasnovani tako, da model zmedejo in povzročijo napačne napovedi.

Na primer, v algoritmu za zaposlovanje lahko ocenite delovanje modela ločeno za moške in ženske kandidate. Če ugotovite, da ima model znatno nižjo stopnjo točnosti za ženske kandidatke, bi to lahko kazalo na pristranskost modela.

Pojasnljiva umetna inteligenca (XAI)

Tehnike pojasnljive umetne inteligence (XAI) lahko pomagajo prepoznati značilnosti, ki najbolj vplivajo na napovedi modela. Z razumevanjem, katere značilnosti poganjajo odločitve modela, lahko prepoznate možne vire pristranskosti. Tehnike za XAI vključujejo:

• Pomembnost značilnosti: Določanje pomembnosti vsake značilnosti pri napovedih modela.
• Vrednosti SHAP: Izračun vrednosti SHAP (SHapley Additive exPlanations) za pojasnitev prispevka vsake značilnosti k napovedim modela za posamezne primere.
• LIME: Uporaba LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) za pojasnitev napovedi modela za posamezne primere z ustvarjanjem lokalne linearne aproksimacije modela.

Na primer, v modelu za odobravanje posojil lahko uporabite tehnike XAI za prepoznavanje značilnosti, ki najbolj vplivajo na odločitev modela o odobritvi ali zavrnitvi posojila. Če ugotovite, da so značilnosti, povezane z raso ali etnično pripadnostjo, zelo vplivne, bi to lahko kazalo na pristranskost modela.

Orodja za revizijo pravičnosti

Na voljo je več orodij in knjižnic za pomoč pri odkrivanju in odpravljanju algoritemske pristranskosti. Ta orodja pogosto zagotavljajo implementacije različnih metrik pristranskosti in tehnik za njeno odpravljanje.

• AI Fairness 360 (AIF360): Odprtokodni komplet orodij, ki ga je razvil IBM in ponuja celovit nabor metrik in algoritmov za odkrivanje in odpravljanje pristranskosti v sistemih UI.
• Fairlearn: Pythonov paket, ki ga je razvil Microsoft in ponuja orodja za ocenjevanje in izboljšanje pravičnosti v modelih strojnega učenja.
• Responsible AI Toolbox: Celovit nabor orodij in virov, ki ga je razvil Microsoft za pomoč organizacijam pri odgovornem razvoju in uvajanju sistemov UI.

Strategije za odpravljanje algoritemske pristranskosti

Ko je algoritemska pristranskost odkrita, je pomembno ukrepati za njeno odpravo. Za zmanjšanje pristranskosti v sistemih UI se lahko uporabljajo različne tehnike.

Predobdelava podatkov

Predobdelava podatkov vključuje spreminjanje podatkov za učenje z namenom zmanjšanja pristranskosti. Tehnike za predobdelavo podatkov vključujejo:

• Prevrednotenje: Dodeljevanje različnih uteži različnim primerom v podatkih za učenje, da se kompenzirajo popačene predstavitve.
• Vzorčenje: Podvzorčenje večinskega razreda ali nadzorčenje manjšinskega razreda za uravnoteženje podatkov.
• Povečanje podatkov (Data Augmentation): Ustvarjanje novih sintetičnih podatkovnih točk za povečanje zastopanosti podzastopanih skupin.
• Odstranjevanje pristranskih značilnosti: Odstranjevanje značilnosti, ki so v korelaciji z zaščitenimi lastnostmi. Vendar bodite previdni, saj se lahko tudi na videz neškodljive značilnosti posredno povezujejo z zaščitenimi atributi (proxy spremenljivke).

Na primer, če podatki za učenje vsebujejo manj primerov žensk kot moških, lahko uporabite prevrednotenje, da daste večjo utež primerom žensk. Lahko pa uporabite povečanje podatkov za ustvarjanje novih sintetičnih primerov žensk.

Sprememba algoritma

Sprememba algoritma vključuje spreminjanje samega algoritma z namenom zmanjšanja pristranskosti. Tehnike za spremembo algoritma vključujejo:

• Omejitve pravičnosti: Dodajanje omejitev pravičnosti v ciljno funkcijo optimizacije, da se zagotovi, da model izpolnjuje določena merila pravičnosti.
• Nasprotniško odpravljanje pristranskosti: Učenje nasprotniške mreže za odstranjevanje pristranskih informacij iz predstavitev modela.
• Regularizacija: Dodajanje regularizacijskih členov v funkcijo izgube za kaznovanje nepravičnih napovedi.

Na primer, lahko dodate omejitev pravičnosti v ciljno funkcijo optimizacije, ki zahteva, da ima model enako stopnjo točnosti za vse skupine.

Naknadna obdelava

Naknadna obdelava vključuje spreminjanje napovedi modela z namenom zmanjšanja pristranskosti. Tehnike za naknadno obdelavo vključujejo:

• Prilagoditev praga: Prilagajanje klasifikacijskega praga za doseganje želene metrike pravičnosti.
• Umerjanje: Umerjanje verjetnosti modela, da se zagotovi, da so dobro usklajene z opaženimi rezultati.
• Razvrščanje z možnostjo zavrnitve: Dodajanje možnosti "zavrnitve" za mejne primere, kjer model ni prepričan o svoji napovedi.

Na primer, lahko prilagodite klasifikacijski prag, da zagotovite, da ima model enako stopnjo lažno pozitivnih napovedi za vse skupine.

Spodbujanje pravičnosti v sistemih UI: Globalna perspektiva

Izgradnja pravičnih sistemov UI zahteva večplasten pristop, ki ne vključuje le tehničnih rešitev, ampak tudi etične premisleke, politične okvire in organizacijske prakse.

Etične smernice in načela

Različne organizacije in vlade so razvile etične smernice in načela za razvoj in uvajanje UI. Te smernice pogosto poudarjajo pomen pravičnosti, transparentnosti, odgovornosti in človeškega nadzora.

• Načela UI iz Asilomarja (The Asilomar AI Principles): Nabor načel, ki so jih razvili raziskovalci in strokovnjaki za UI, da bi vodili odgovoren razvoj in uporabo UI.
• Etične smernice Evropske unije za zaupanja vredno umetno inteligenco: Nabor smernic, ki jih je razvila Evropska komisija za spodbujanje razvoja in uporabe zaupanja vredne UI.
• Priporočilo UNESCO o etiki umetne inteligence: Globalni okvir za usmerjanje odgovornega razvoja in uporabe UI, ki zagotavlja, da koristi celotnemu človeštvu.

Upravljanje in regulacija UI

Vlade vse bolj razmišljajo o predpisih, ki bi zagotovili odgovoren razvoj in uvajanje sistemov UI. Ti predpisi lahko vključujejo zahteve za revizije pristranskosti, poročila o transparentnosti in mehanizme odgovornosti.

• Akt EU o umetni inteligenci (The EU AI Act): Predlagana uredba, katere cilj je vzpostaviti pravni okvir za UI v Evropski uniji, ki obravnava vprašanja, kot so ocena tveganja, transparentnost in odgovornost.
• Zakon o algoritemski odgovornosti iz leta 2022 (ZDA): Zakonodaja, katere cilj je od podjetij zahtevati, da ocenijo in ublažijo morebitno škodo avtomatiziranih sistemov za odločanje.

Organizacijske prakse

Organizacije lahko za spodbujanje pravičnosti v sistemih UI uvedejo različne prakse:

• Raznolike razvojne ekipe: Zagotavljanje, da so razvojne ekipe UI raznolike glede na spol, raso, etnično pripadnost in druge značilnosti.
• Sodelovanje z deležniki: Sodelovanje z deležniki (npr. prizadetimi skupnostmi, organizacijami civilne družbe) za razumevanje njihovih skrbi in vključevanje njihovih povratnih informacij v proces razvoja UI.
• Transparentnost in pojasnljivost: Ustvarjanje bolj transparentnih in pojasnljivih sistemov UI za izgradnjo zaupanja in odgovornosti.
• Nenehno spremljanje in vrednotenje: Nenehno spremljanje in vrednotenje sistemov UI za prepoznavanje in obravnavanje morebitnih pristranskosti.
• Ustanovitev odborov za etiko UI: Oblikovanje notranjih ali zunanjih odborov za nadzor nad etičnimi posledicami razvoja in uvajanja UI.

Globalni primeri in študije primerov

Razumevanje resničnih primerov algoritemske pristranskosti in strategij za njeno odpravljanje je ključno za izgradnjo pravičnejših sistemov UI. Tukaj je nekaj primerov z vsega sveta:

• Zdravstvo v ZDA: Ugotovljeno je bilo, da je algoritem, ki se uporablja v ameriških bolnišnicah za napovedovanje, kateri bolniki bodo potrebovali dodatno zdravstveno oskrbo, pristranski do temnopoltih bolnikov. Algoritem je kot približek za potrebe uporabljal stroške zdravstvenega varstva, vendar imajo temnopolti bolniki zgodovinsko manj dostopa do zdravstvenega varstva, kar vodi do nižjih stroškov in podcenjevanja njihovih potreb. (Obermeyer et al., 2019)
• Kazensko pravosodje v ZDA: Ugotovljeno je bilo, da algoritem COMPAS, ki se uporablja za oceno tveganja ponovitve kaznivih dejanj za obtožence, nesorazmerno označuje temnopolte obtožence kot bolj tvegane, tudi če niso ponovili kaznivega dejanja. (Angwin et al., 2016)
• Zaposlovanje v Združenem kraljestvu: Amazon je opustil svoje orodje za zaposlovanje z UI, potem ko je odkril, da je bil sistem pristranski do žensk. Sistem je bil učen na zgodovinskih podatkih o zaposlovanju, v katerih so prevladovali moški kandidati, zaradi česar je UI kaznovala življenjepise, ki so vsebovali besedo "ženski".
• Prepoznavanje obrazov na Kitajskem: Pojavili so se pomisleki glede možnosti pristranskosti v sistemih za prepoznavanje obrazov, ki se uporabljajo za nadzor in družbeni nadzor na Kitajskem, zlasti proti etničnim manjšinam.
• Kreditno točkovanje v Indiji: Uporaba alternativnih virov podatkov v modelih za kreditno točkovanje v Indiji ima potencial, da vnaša pristranskost, če ti viri podatkov odražajo obstoječe socialno-ekonomske neenakosti.

Prihodnost etike UI in odkrivanja pristranskosti

Ker se UI še naprej razvija, bo področje etike UI in odkrivanja pristranskosti postalo še pomembnejše. Prihodnja raziskovalna in razvojna prizadevanja bi se morala osredotočiti na:

• Razvoj robustnejših in natančnejših tehnik za odkrivanje pristranskosti.
• Ustvarjanje učinkovitejših strategij za odpravljanje pristranskosti.
• Spodbujanje interdisciplinarnega sodelovanja med raziskovalci UI, etiki, oblikovalci politik in družboslovci.
• Vzpostavitev globalnih standardov in najboljših praks za etiko UI.
• Razvoj izobraževalnih virov za ozaveščanje o etiki UI in pristranskosti med strokovnjaki za UI in splošno javnostjo.

Zaključek

Algoritemska pristranskost je pomemben izziv v etiki UI, vendar ni nepremagljiv. Z razumevanjem virov pristranskosti, uporabo učinkovitih tehnik za odkrivanje in odpravljanje ter spodbujanjem etičnih smernic in organizacijskih praks lahko zgradimo pravičnejše in bolj enakopravne sisteme UI, ki bodo koristili celotnemu človeštvu. To zahteva globalna prizadevanja, ki vključujejo sodelovanje med raziskovalci, oblikovalci politik, vodilnimi v industriji in javnostjo, da se zagotovi odgovoren razvoj in uvajanje UI.

Viri:

• 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.