Етика машинного навчання: Глобальний посібник з виявлення упередженості

Оскільки машинне навчання (МН) все більше інтегрується в різні аспекти нашого життя, від заявок на кредити до діагностики в охороні здоров'я, етичні наслідки цих технологій стають першочерговими. Однією з найгостріших проблем є наявність упередженості в моделях МН, що може призводити до несправедливих або дискримінаційних результатів. Цей посібник надає комплексний огляд виявлення упередженості в машинному навчанні, охоплюючи різні типи упередженості, методи виявлення, стратегії пом'якшення та етичні аспекти створення справедливих і відповідальних систем ШІ в глобальному масштабі.

Розуміння упередженості в машинному навчанні

Упередженість у машинному навчанні — це систематичні помилки або спотворення в прогнозах чи рішеннях моделі, які не є випадковими. Ці упередження можуть виникати з різних джерел, зокрема з упереджених даних, недосконалих алгоритмів або суспільних стереотипів. Розуміння різних типів упередженості є вирішальним для її ефективного виявлення та пом'якшення.

Типи упередженості в машинному навчанні

• Історична упередженість: Відображає існуючу суспільну нерівність у даних, що використовуються для навчання моделі. Наприклад, якщо історичні дані про найм демонструють перевагу кандидатів-чоловіків, модель, навчена на цих даних, може увічнити цю упередженість у майбутніх рішеннях про найм.
• Упередженість представлення: Виникає, коли певні групи недостатньо представлені або спотворено представлені в навчальних даних. Це може призвести до неточних прогнозів або несправедливих результатів для цих груп. Наприклад, система розпізнавання облич, навчена переважно на зображеннях світлошкірих людей, може погано працювати з людьми з темнішим відтінком шкіри.
• Упередженість вимірювання: Виникає через неточні або суперечливі вимірювання чи ознаки в даних. Наприклад, якщо модель медичної діагностики спирається на упереджені діагностичні тести, це може призвести до неправильних діагнозів для певних груп пацієнтів.
• Упередженість агрегації: Виникає, коли модель застосовується до занадто неоднорідних груп, що призводить до неточних прогнозів для конкретних підгруп. Розглянемо модель, що прогнозує поведінку клієнтів, яка однаково ставиться до всіх клієнтів у певному регіоні, нехтуючи відмінностями в межах цього регіону.
• Упередженість оцінки: Виникає під час оцінювання моделі. Використання метрик, які не є доречними для всіх груп, може призвести до упереджених результатів оцінки. Наприклад, модель із загалом високою точністю може все одно погано працювати для меншини.
• Алгоритмічна упередженість: Виникає через дизайн або реалізацію самого алгоритму. Це може включати упереджені цільові функції, упереджені методи регуляризації або упереджені методи вибору ознак.

Вплив упередженості

Вплив упередженості в машинному навчанні може бути далекосяжним і згубним, зачіпаючи окремих людей, спільноти та суспільство в цілому. Упереджені моделі можуть увічнювати дискримінацію, посилювати стереотипи та загострювати існуючу нерівність. Наприклад:

• Кримінальне правосуддя: Упереджені інструменти оцінки ризиків, що використовуються в кримінальному правосудді, можуть призводити до несправедливих вироків та непропорційно високих показників ув'язнення для певних расових груп.
• Фінансові послуги: Упереджені моделі розгляду заявок на кредити можуть відмовляти у кредитуванні кваліфікованим особам із маргіналізованих спільнот, обмежуючи їхній доступ до можливостей та увічнюючи економічну нерівність.
• Охорона здоров'я: Упереджені діагностичні моделі можуть призводити до неправильної діагностики або затримки лікування для певних груп пацієнтів, що призводить до несприятливих наслідків для здоров'я.
• Працевлаштування: Упереджені алгоритми найму можуть дискримінувати кваліфікованих кандидатів із недостатньо представлених груп, обмежуючи їхні кар'єрні можливості та увічнюючи нерівність на ринку праці.

Методи виявлення упередженості

Виявлення упередженості в моделях машинного навчання є критично важливим кроком до створення справедливих і відповідальних систем ШІ. Для виявлення упередженості на різних етапах розробки моделі можна використовувати різні методи. Ці методи можна умовно поділити на техніки попередньої обробки, обробки в процесі та постобробки.

Техніки попередньої обробки

Техніки попередньої обробки зосереджені на виявленні та пом'якшенні упередженості в навчальних даних до того, як модель буде навчена. Ці техніки спрямовані на створення більш репрезентативного та збалансованого набору даних, що знижує ризик упередженості в кінцевій моделі.

• Аудит даних: Включає ретельне вивчення навчальних даних для виявлення потенційних джерел упередженості, таких як недостатня представленість, спотворені розподіли або упереджені мітки. Інструменти, такі як Aequitas (розроблений Центром науки про дані та публічної політики при Чиказькому університеті), можуть допомогти автоматизувати цей процес, виявляючи розбіжності в даних між різними групами.
• Передискретизація даних: Включає такі методи, як надмірна вибірка (оверсемплінг) та недостатня вибірка (андерсемплінг) для збалансування представлення різних груп у навчальних даних. Надмірна вибірка передбачає дублювання або генерування синтетичних даних для недостатньо представлених груп, тоді як недостатня вибірка передбачає видалення даних з надмірно представлених груп.
• Перезважування: Призначає різні ваги різним точкам даних для компенсації дисбалансу в навчальних даних. Це гарантує, що модель надає однакову важливість усім групам, незалежно від їх представлення в наборі даних.
• Аугментація даних: Створює нові навчальні приклади шляхом застосування перетворень до існуючих даних, таких як обертання зображень або перефразування тексту. Це може допомогти збільшити різноманітність навчальних даних та зменшити вплив упереджених зразків.
• Змагальне усунення упередженості (попередня обробка): Навчає модель прогнозувати чутливий атрибут (наприклад, стать, расу) з даних, а потім видаляє ознаки, які найкраще прогнозують цей чутливий атрибут. Це має на меті створити набір даних, який менше корелює з чутливим атрибутом.

Техніки обробки в процесі

Техніки обробки в процесі спрямовані на пом'якшення упередженості під час навчання моделі. Ці техніки змінюють алгоритм навчання моделі або її цільову функцію для сприяння справедливості та зменшення дискримінації.

• Регуляризація з урахуванням справедливості: Додає штрафний член до цільової функції моделі, який карає за несправедливі прогнози. Це спонукає модель робити прогнози, які є більш справедливими для різних груп.
• Змагальне усунення упередженості (обробка в процесі): Навчає модель робити точні прогнози, одночасно намагаючись обдурити противника, який намагається передбачити чутливий атрибут з прогнозів моделі. Це спонукає модель вивчати представлення, які менше корелюють з чутливим атрибутом.
• Навчання справедливих представлень: Має на меті вивчити представлення даних, яке є незалежним від чутливого атрибута, зберігаючи при цьому прогностичну силу даних. Цього можна досягти, навчивши модель кодувати дані в латентний простір, який не корелює з чутливим атрибутом.
• Оптимізація з обмеженнями: Формулює проблему навчання моделі як задачу оптимізації з обмеженнями, де обмеження забезпечують критерії справедливості. Це дозволяє навчати модель, гарантуючи, що вона відповідає певним обмеженням справедливості.

Техніки постобробки

Техніки постобробки зосереджені на коригуванні прогнозів моделі після її навчання. Ці техніки спрямовані на виправлення упереджень, які могли бути внесені під час процесу навчання.

• Коригування порогу: Змінює поріг прийняття рішень для різних груп для досягнення рівних шансів або рівних можливостей. Наприклад, для групи, яка історично перебувала в невигідному становищі, може бути використаний вищий поріг для компенсації упередженості моделі.
• Калібрування: Коригує прогнозовані ймовірності моделі, щоб вони краще відображали справжні ймовірності для різних груп. Це гарантує, що прогнози моделі добре відкалібровані для всіх груп.
• Класифікація з можливістю відмови: Вводить опцію відмови для прогнозів, які, ймовірно, будуть неточними або несправедливими. Це дозволяє моделі утримуватися від прогнозування у випадках, коли вона не впевнена, зменшуючи ризик упереджених результатів.
• Постобробка для вирівнювання шансів: Коригує прогнози моделі для досягнення однакових показників істинно-позитивних та хибно-позитивних результатів для різних груп. Це гарантує, що модель є однаково точною та справедливою для всіх груп.

Метрики справедливості

Метрики справедливості використовуються для кількісної оцінки ступеня упередженості в моделях машинного навчання та для оцінки ефективності методів пом'якшення упередженості. Ці метрики надають спосіб вимірювання справедливості прогнозів моделі для різних груп. Важливо обирати метрики, які відповідають конкретному застосуванню та конкретному типу упередженості, що розглядається.

Поширені метрики справедливості

• Статистичний паритет: Вимірює, чи є частка позитивних результатів однаковою для різних груп. Модель відповідає статистичному паритету, якщо ймовірність позитивного результату однакова для всіх груп.
• Рівні можливості: Вимірює, чи є показник істинно-позитивних результатів однаковим для різних груп. Модель відповідає рівним можливостям, якщо ймовірність істинно-позитивного результату однакова для всіх груп.
• Вирівняні шанси: Вимірює, чи є показники істинно-позитивних та хибно-позитивних результатів однаковими для різних груп. Модель відповідає вирівняним шансам, якщо ймовірності як істинно-позитивних, так і хибно-позитивних результатів однакові для всіх груп.
• Прогностичний паритет: Вимірює, чи є позитивна прогностична цінність (PPV) однаковою для різних груп. PPV — це частка прогнозованих позитивних результатів, які є насправді позитивними.
• Паритет частки хибних виявлень: Вимірює, чи є частка хибних виявлень (FDR) однаковою для різних груп. FDR — це частка прогнозованих позитивних результатів, які є насправді негативними.
• Калібрування: Вимірює, чи добре відкалібровані прогнозовані ймовірності моделі для різних груп. Добре відкалібрована модель повинна мати прогнозовані ймовірності, які точно відображають справжні ймовірності.

Неможливість ідеальної справедливості

Важливо зазначити, що досягнення ідеальної справедливості, як її визначають ці метрики, часто є неможливим. Багато метрик справедливості є взаємовиключними, що означає, що оптимізація однієї метрики може призвести до погіршення іншої. Крім того, вибір метрики справедливості для пріоритезації часто є суб'єктивним рішенням, яке залежить від конкретного застосування та цінностей зацікавлених сторін. Саме поняття "справедливості" залежить від контексту та має культурні нюанси.

Етичні аспекти

Вирішення проблеми упередженості в машинному навчанні вимагає міцної етичної основи, яка керує розробкою та розгортанням систем ШІ. Ця основа повинна враховувати потенційний вплив цих систем на окремих людей, спільноти та суспільство в цілому. Деякі ключові етичні аспекти включають:

• Прозорість: Забезпечення того, щоб процеси прийняття рішень системами ШІ були прозорими та зрозумілими. Це включає надання чітких пояснень того, як працює модель, які дані вона використовує та як вона приходить до своїх прогнозів.
• Підзвітність: Встановлення чітких меж відповідальності за рішення, прийняті системами ШІ. Це включає визначення того, хто відповідає за проектування, розробку, розгортання та моніторинг цих систем.
• Конфіденційність: Захист конфіденційності осіб, чиї дані використовуються для навчання та роботи систем ШІ. Це включає впровадження надійних заходів безпеки даних та отримання інформованої згоди від осіб перед збором та використанням їхніх даних.
• Справедливість: Забезпечення того, щоб системи ШІ були справедливими та не дискримінували окремих осіб або групи. Це включає активне виявлення та пом'якшення упередженості в даних, алгоритмах та результатах цих систем.
• Благодійність: Забезпечення того, щоб системи ШІ використовувалися на благо людства та щоб їхні потенційні шкоди були мінімізовані. Це включає ретельний розгляд потенційних наслідків розгортання цих систем та вжиття заходів для запобігання непередбаченим негативним наслідкам.
• Правосуддя: Забезпечення справедливого розподілу переваг та тягарів систем ШІ в суспільстві. Це включає усунення нерівності в доступі до технологій ШІ та пом'якшення потенціалу ШІ для загострення існуючих соціальних та економічних розбіжностей.

Практичні кроки для виявлення та пом'якшення упередженості

Ось кілька практичних кроків, які організації можуть вжити для виявлення та пом'якшення упередженості у своїх системах машинного навчання:

1. Створити міжфункціональну команду з етики ШІ: Ця команда повинна включати експертів з науки про дані, етики, права та соціальних наук для надання різноманітних поглядів на етичні наслідки систем ШІ.
2. Розробити комплексну політику з етики ШІ: Ця політика повинна окреслювати зобов'язання організації щодо етичних принципів ШІ та надавати вказівки щодо вирішення етичних питань протягом усього життєвого циклу ШІ.
3. Проводити регулярні аудити упередженості: Ці аудити повинні включати ретельне вивчення даних, алгоритмів та результатів систем ШІ для виявлення потенційних джерел упередженості.
4. Використовувати метрики справедливості для оцінки продуктивності моделі: Вибирайте відповідні метрики справедливості для конкретного застосування та використовуйте їх для оцінки справедливості прогнозів моделі для різних груп.
5. Впроваджувати техніки пом'якшення упередженості: Застосовуйте техніки попередньої обробки, обробки в процесі або постобробки для пом'якшення упередженості в даних, алгоритмах або результатах систем ШІ.
6. Моніторити системи ШІ на наявність упередженості: Постійно моніторте системи ШІ на наявність упередженості після їх розгортання, щоб переконатися, що вони залишаються справедливими та неупередженими з часом.
7. Взаємодіяти із зацікавленими сторонами: Консультуйтеся із зацікавленими сторонами, включаючи постраждалі спільноти, щоб зрозуміти їхні занепокоєння та погляди на етичні наслідки систем ШІ.
8. Сприяти прозорості та пояснюваності: Надавайте чіткі пояснення того, як працюють системи ШІ та як вони приймають рішення.
9. Інвестувати в навчання з етики ШІ: Проводьте навчання для фахівців з даних, інженерів та інших співробітників щодо етичних наслідків ШІ та способів усунення упередженості в машинному навчанні.

Глобальні перспективи та приклади

Важливо визнати, що упередженість проявляється по-різному в різних культурах та регіонах. Рішення, яке працює в одному контексті, може бути недоречним або неефективним в іншому. Тому при вирішенні проблеми упередженості в машинному навчанні важливо застосовувати глобальний підхід.

• Мовна упередженість: Системи машинного перекладу можуть демонструвати упередженість через те, як мови кодують стать або інші соціальні категорії. Наприклад, у деяких мовах граматичний рід може призводити до упереджених перекладів, які посилюють гендерні стереотипи. Вирішення цієї проблеми вимагає ретельної уваги до навчальних даних та дизайну алгоритмів перекладу.
• Культурні норми: Те, що вважається справедливим або прийнятним в одній культурі, може відрізнятися в іншій. Наприклад, очікування щодо конфіденційності можуть значно відрізнятися в різних країнах. Важливо враховувати ці культурні нюанси при проектуванні та розгортанні систем ШІ.
• Доступність даних: Доступність та якість даних можуть значно відрізнятися в різних регіонах. Це може призвести до упередженості представлення, коли певні групи або регіони недостатньо представлені в навчальних даних. Вирішення цієї проблеми вимагає зусиль для збору більш різноманітних та репрезентативних даних.
• Регуляторні рамки: Різні країни мають різні регуляторні рамки для ШІ. Наприклад, Європейський Союз впровадив Загальний регламент про захист даних (GDPR), який встановлює суворі обмеження на збір та використання персональних даних. Важливо знати про ці регуляторні вимоги при розробці та розгортанні систем ШІ.

Приклад 1: Технологія розпізнавання облич та расова упередженість Дослідження показали, що технологія розпізнавання облич часто погано працює з людьми з темнішим відтінком шкіри, особливо з жінками. Ця упередженість може призвести до неправильної ідентифікації та несправедливих результатів у таких сферах, як правоохоронна діяльність та прикордонний контроль. Вирішення цієї проблеми вимагає навчання моделей на більш різноманітних наборах даних та розробки алгоритмів, менш чутливих до відтінку шкіри. Це проблема не тільки США чи ЄС; вона зачіпає різноманітні популяції по всьому світу.

Приклад 2: Моделі заявок на кредити та гендерна упередженість Моделі заявок на кредити можуть демонструвати гендерну упередженість, якщо вони навчені на історичних даних, що відображають існуючу гендерну нерівність у доступі до кредитів. Ця упередженість може призвести до того, що кваліфікованим жінкам відмовляють у кредитах частіше, ніж чоловікам. Вирішення цієї проблеми вимагає ретельного вивчення даних, що використовуються для навчання моделей, та впровадження технік регуляризації з урахуванням справедливості. Цей вплив непропорційно зачіпає жінок у країнах, що розвиваються, де фінансовий доступ вже обмежений.

Приклад 3: ШІ в охороні здоров'я та регіональна упередженість Системи ШІ, що використовуються для медичної діагностики, можуть погано працювати з пацієнтами з певних регіонів, якщо вони навчені переважно на даних з інших регіонів. Це може призвести до неправильної діагностики або затримки лікування для пацієнтів з недостатньо представлених регіонів. Вирішення цієї проблеми вимагає збору більш різноманітних медичних даних та розробки моделей, стійких до регіональних варіацій.

Майбутнє виявлення та пом'якшення упередженості

Сфера виявлення та пом'якшення упередженості швидко розвивається. Оскільки технології машинного навчання продовжують розвиватися, розробляються нові методи та інструменти для вирішення проблем упередженості в системах ШІ. Деякі перспективні напрямки досліджень включають:

• Пояснюваний ШІ (XAI): Розробка технік, які можуть пояснити, як системи ШІ приймають рішення, що полегшує виявлення та розуміння потенційних джерел упередженості.
• Причинно-наслідковий висновок: Використання методів причинно-наслідкового висновку для виявлення та пом'якшення першопричин упередженості в даних та алгоритмах.
• Федеративне навчання: Навчання моделей на децентралізованих джерелах даних без обміну самими даними, що може допомогти вирішити проблеми конфіденційності даних та упередженості представлення.
• Освіта з етики ШІ: Просування освіти та тренінгів з етики ШІ для підвищення обізнаності про етичні наслідки ШІ та для оснащення фахівців з даних та інженерів навичками, необхідними для створення справедливих та відповідальних систем ШІ.
• Стандарти алгоритмічного аудиту: Розробка стандартизованих рамок для аудиту алгоритмів, що полегшує послідовне виявлення та пом'якшення упередженості в різних системах.

Висновок

Виявлення та пом'якшення упередженості є важливими для створення справедливих та відповідальних систем ШІ, які приносять користь усьому людству. Розуміючи різні типи упередженості, впроваджуючи ефективні методи виявлення та дотримуючись міцної етичної основи, організації можуть гарантувати, що їхні системи ШІ використовуються на благо, а їхні потенційні шкоди мінімізовані. Це глобальна відповідальність, яка вимагає співпраці між дисциплінами, культурами та регіонами для створення систем ШІ, які є справді справедливими та інклюзивними. Оскільки ШІ продовжує проникати в усі аспекти глобального суспільства, пильність щодо упередженості є не просто технічною вимогою, а моральним імперативом.