Sun'iy intellekt etikasi: Algoritmik xatoliklarni aniqlash bo'yicha global qo'llanma

Sun'iy intellekt (SI) sanoatni jadal o'zgartirmoqda va butun dunyo bo'ylab hayotga ta'sir qilmoqda. SI tizimlari keng tarqalib borar ekan, ularning adolatli, xolis va axloqiy tamoyillarga mos kelishini ta'minlash juda muhim. Algoritmik xatolik, ya'ni kompyuter tizimidagi nohaq natijalarni keltirib chiqaradigan tizimli va takrorlanuvchi xato, SI etikasida jiddiy muammodir. Ushbu keng qamrovli qo'llanma algoritmik xatoliklarning manbalarini, ularni aniqlash va yumshatish usullarini hamda global miqyosda SI tizimlarida adolatni targ'ib qilish strategiyalarini o'rganadi.

Algoritmik xatolikni tushunish

Algoritmik xatolik SI tizimi ma'lum bir guruh odamlar uchun boshqalarga qaraganda tizimli ravishda noqulayroq natijalar chiqarganda yuzaga keladi. Bu xatolik turli manbalardan, jumladan, xato ma'lumotlar, nuqsonli algoritmlar va natijalarning noto'g'ri talqin qilinishidan kelib chiqishi mumkin. Xatolikning kelib chiqish sabablarini tushunish adolatliroq SI tizimlarini yaratish yo'lidagi birinchi qadamdir.

Algoritmik xatolik manbalari

Xatolikka ega o'quv ma'lumotlari: SI modellarini o'rgatish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar ko'pincha mavjud ijtimoiy xatoliklarni aks ettiradi. Agar ma'lumotlar ma'lum guruhlarning noto'g'ri taqdimotini o'z ichiga olsa, SI modeli bu xatoliklarni o'rganadi va davom ettiradi. Masalan, agar yuzni tanib olish tizimi asosan bir etnik guruhning tasvirlari asosida o'rgatilgan bo'lsa, u boshqa etnik guruhlarning yuzlarida yomon ishlashi mumkin. Bu huquqni muhofaza qilish, xavfsizlik va boshqa sohalar uchun jiddiy oqibatlarga olib keladi. COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) algoritmini ko'rib chiqing, u qora tanli ayblanuvchilarni retsidiv uchun yuqori xavf ostida deb nomutanosib ravishda belgilagani aniqlangan.
Nuqsonli algoritm dizayni: Algoritmlarning o'zi, hatto xolis ko'rinadigan ma'lumotlar bilan ham xatolikka yo'l qo'yishi mumkin. Xususiyatlarni tanlash, model arxitekturasi va optimallashtirish mezonlari natijalarga ta'sir qilishi mumkin. Masalan, agar algoritm himoyalangan xususiyatlar (masalan, jins, irq) bilan bog'liq bo'lgan xususiyatlarga qattiq tayansa, u beixtiyor ma'lum guruhlarga nisbatan kamsitishga olib kelishi mumkin.
Ma'lumotlarni noto'g'ri belgilash: Ma'lumotlarni belgilash jarayoni ham xatolikka olib kelishi mumkin. Agar ma'lumotlarni belgilayotgan shaxslarda ongsiz xatoliklar bo'lsa, ular ma'lumotlarni bu xatoliklarni aks ettiradigan tarzda belgilashlari mumkin. Masalan, hissiyot tahlilida, agar annotatorlar ma'lum til namunalarini ma'lum demografik guruhlar bilan bog'lasalar, model ushbu guruhlar tomonidan bildirilgan hissiyotni nohaq tasniflashni o'rganishi mumkin.
Qayta aloqa halqalari: SI tizimlari mavjud xatoliklarni kuchaytiradigan qayta aloqa halqalarini yaratishi mumkin. Masalan, agar SI asosidagi ishga yollash vositasi ayollarga nisbatan xatolikka yo'l qo'ysa, u intervyuga kamroq ayollarni tavsiya qilishi mumkin. Bu esa kamroq ayollarning ishga yollanishiga olib keladi, bu esa o'z navbatida o'quv ma'lumotlaridagi xatolikni kuchaytiradi.
Ishlab chiquvchi jamoalarda xilma-xillikning yo'qligi: SI ishlab chiquvchi jamoalarining tarkibi SI tizimlarining adolatliligiga sezilarli darajada ta'sir qilishi mumkin. Agar jamoalarda xilma-xillik yetishmasa, ular kam vakil bo'lgan guruhlarga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan potentsial xatoliklarni aniqlash va bartaraf etish ehtimoli kamroq bo'ladi.
Kontekstual xatolik: SI tizimi qo'llaniladigan kontekst ham xatolikka olib kelishi mumkin. Bir madaniy yoki ijtimoiy kontekstda o'rgatilgan algoritm boshqa kontekstda qo'llanilganda adolatli ishlamasligi mumkin. Madaniy me'yorlar, til nozikliklari va tarixiy xatoliklar o'z rolini o'ynashi mumkin. Masalan, bir mamlakatda mijozlarga xizmat ko'rsatish uchun mo'ljallangan SI asosidagi chatbot boshqa mamlakatda haqoratli yoki nomaqbul deb hisoblanadigan tildan foydalanishi mumkin.

Algoritmik xatoliklarni aniqlash usullari

Algoritmik xatoliklarni aniqlash SI tizimlarida adolatni ta'minlash uchun juda muhimdir. SI ishlab chiqishning turli bosqichlarida xatoliklarni aniqlash uchun turli usullardan foydalanish mumkin.

Ma'lumotlar auditi

Ma'lumotlar auditi xatoliklarning potentsial manbalarini aniqlash uchun o'quv ma'lumotlarini tekshirishni o'z ichiga oladi. Bu xususiyatlarning taqsimotini tahlil qilish, yetishmayotgan ma'lumotlarni aniqlash va ma'lum guruhlarning noto'g'ri taqdimotini tekshirishni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlar auditi usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Statistik tahlil: Tafovutlarni aniqlash uchun turli guruhlar uchun umumlashtiruvchi statistik ma'lumotlarni (masalan, o'rtacha qiymat, mediana, standart og'ish) hisoblash.
Vizualizatsiya: Ma'lumotlarning taqsimotini tekshirish va chetga chiqishlarni aniqlash uchun vizualizatsiyalar (masalan, gistogrammalar, tarqalish diagrammalari) yaratish.
Xatolik metrikalari: Ma'lumotlarning qanchalik xato ekanligini miqdoriy baholash uchun xatolik metrikalaridan (masalan, nomutanosib ta'sir, teng imkoniyatlar farqi) foydalanish.

Masalan, kredit skoringi modelida, potentsial tafovutlarni aniqlash uchun turli demografik guruhlar uchun kredit ballarining taqsimotini tahlil qilishingiz mumkin. Agar siz ma'lum guruhlarning o'rtacha kredit ballari sezilarli darajada past ekanligini aniqlasangiz, bu ma'lumotlarning xatoligini ko'rsatishi mumkin.

Modelni baholash

Modelni baholash SI modelining turli guruh odamlardagi samaradorligini baholashni o'z ichiga oladi. Bu har bir guruh uchun alohida samaradorlik metrikalarini (masalan, aniqlik, noziklik, to'liqlik, F1-ball) hisoblash va natijalarni taqqoslashni o'z ichiga oladi. Modelni baholash usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Guruh adolati metrikalari: Modelning turli guruhlar bo'yicha qanchalik adolatli ekanligini miqdoriy baholash uchun guruh adolati metrikalaridan (masalan, demografik paritet, teng imkoniyat, bashoratli paritet) foydalanish. Demografik paritet modelning barcha guruhlar uchun bir xil tezlikda bashorat qilishini talab qiladi. Teng imkoniyat modelning barcha guruhlar uchun bir xil haqiqiy ijobiy ko'rsatkichga ega bo'lishini talab qiladi. Bashoratli paritet modelning barcha guruhlar uchun bir xil ijobiy bashorat qiymatiga ega bo'lishini talab qiladi.
Xatolar tahlili: Xatolik naqshlarini aniqlash uchun modelning turli guruhlar uchun qilgan xatolar turini tahlil qilish. Masalan, agar model ma'lum bir etnik guruhning tasvirlarini doimiy ravishda noto'g'ri tasniflasa, bu modelning xatoligini ko'rsatishi mumkin.
Adversarial testlash: Modelning mustahkamligini sinab ko'rish va xatoliklarga zaifligini aniqlash uchun adversarial misollardan foydalanish. Adversarial misollar modelni noto'g'ri bashorat qilishga aldash uchun mo'ljallangan kiritishlardir.

Masalan, ishga yollash algoritmidan foydalanayotganda, siz modelning erkak va ayol nomzodlar uchun samaradorligini alohida baholashingiz mumkin. Agar siz modelning ayol nomzodlar uchun sezilarli darajada past aniqlik ko'rsatkichiga ega ekanligini aniqlasangiz, bu modelning xatoligini ko'rsatishi mumkin.

Tushuntiriladigan SI (XAI)

Tushuntiriladigan SI (XAI) usullari modelning bashoratlariga eng ko'p ta'sir ko'rsatadigan xususiyatlarni aniqlashga yordam beradi. Modelning qarorlarini nima boshqarayotganini tushunib, siz potentsial xatolik manbalarini aniqlashingiz mumkin. XAI usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Xususiyat ahamiyati: Modelning bashoratlarida har bir xususiyatning ahamiyatini aniqlash.
SHAP qiymatlari: Alohida holatlar uchun modelning bashoratlariga har bir xususiyatning hissasini tushuntirish uchun SHAP (SHapley Additive exPlanations) qiymatlarini hisoblash.
LIME: Modelning lokal chiziqli yaqinlashuvini yaratish orqali alohida holatlar uchun modelning bashoratlarini tushuntirish uchun LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) dan foydalanish.

Masalan, kredit arizasi modelida siz XAI usullaridan foydalanib, kreditni tasdiqlash yoki rad etish haqidagi model qaroriga eng ko'p ta'sir qiluvchi xususiyatlarni aniqlashingiz mumkin. Agar irq yoki etnik kelib chiqish bilan bog'liq xususiyatlar juda ta'sirli ekanligini aniqlasangiz, bu modelning xatoligini ko'rsatishi mumkin.

Adolatni audit qilish vositalari

Algoritmik xatoliklarni aniqlash va yumshatishga yordam beradigan bir nechta vositalar va kutubxonalar mavjud. Bu vositalar ko'pincha turli xil xatolik metrikalari va yumshatish usullarining amalga oshirilishini ta'minlaydi.

AI Fairness 360 (AIF360): IBM tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manbali vositalar to'plami bo'lib, u SI tizimlarida xatoliklarni aniqlash va yumshatish uchun keng qamrovli metrikalar va algoritmlar to'plamini taqdim etadi.
Fairlearn: Microsoft tomonidan ishlab chiqilgan Python paketi bo'lib, u mashinaviy ta'lim modellarida adolatni baholash va yaxshilash uchun vositalarni taqdim etadi.
Responsible AI Toolbox: Microsoft tomonidan ishlab chiqilgan keng qamrovli vositalar va resurslar to'plami bo'lib, u tashkilotlarga SI tizimlarini mas'uliyat bilan ishlab chiqish va joriy etishga yordam beradi.

Algoritmik xatoliklarni yumshatish strategiyalari

Algoritmik xatolik aniqlangandan so'ng, uni yumshatish uchun choralar ko'rish muhimdir. SI tizimlarida xatolikni kamaytirish uchun turli usullardan foydalanish mumkin.

Ma'lumotlarga oldindan ishlov berish

Ma'lumotlarga oldindan ishlov berish xatolikni kamaytirish uchun o'quv ma'lumotlarini o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlarga oldindan ishlov berish usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Qayta vazn berish: Noto'g'ri taqdimotlarni qoplash uchun o'quv ma'lumotlaridagi turli misollarga har xil vazn berish.
Namuna olish: Ma'lumotlarni muvozanatlash uchun ko'pchilik sinfini kamaytirish (under-sampling) yoki ozchilik sinfini ko'paytirish (over-sampling).
Ma'lumotlarni ko'paytirish (Augmentation): Kam vakil bo'lgan guruhlarning taqdimotini oshirish uchun yangi sintetik ma'lumotlar nuqtalarini yaratish.
Xato xususiyatlarni olib tashlash: Himoyalangan xususiyatlar bilan bog'liq bo'lgan xususiyatlarni olib tashlash. Biroq, ehtiyot bo'ling, chunki zararsiz ko'rinadigan xususiyatlar ham bilvosita himoyalangan atributlar (proksi o'zgaruvchilar) bilan bog'liq bo'lishi mumkin.

Masalan, agar o'quv ma'lumotlarida erkaklarga qaraganda kamroq ayollar misollari bo'lsa, siz ayollar misollariga ko'proq vazn berish uchun qayta vazn berishdan foydalanishingiz mumkin. Yoki siz yangi sintetik ayollar misollarini yaratish uchun ma'lumotlarni ko'paytirishdan foydalanishingiz mumkin.

Algoritmni o'zgartirish

Algoritmni o'zgartirish xatolikni kamaytirish uchun algoritmni o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Algoritmni o'zgartirish usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Adolat cheklovlari: Modelning ma'lum adolat mezonlariga javob berishini ta'minlash uchun optimallashtirish maqsadiga adolat cheklovlarini qo'shish.
Adversarial xatolikni tuzatish: Modelning tasvirlaridan xatolikka ega ma'lumotlarni olib tashlash uchun adversarial tarmoqni o'rgatish.
Regulyarizatsiya: Nohaqlik bashoratlarini jazolash uchun yo'qotish funksiyasiga regulyarizatsiya atamalarini qo'shish.

Masalan, siz modelning barcha guruhlar uchun bir xil aniqlik darajasiga ega bo'lishini talab qiladigan optimallashtirish maqsadiga adolat cheklovini qo'shishingiz mumkin.

Keyingi ishlov berish

Keyingi ishlov berish xatolikni kamaytirish uchun modelning bashoratlarini o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Keyingi ishlov berish usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Chegara qiymatini sozlash: Istalgan adolat metrikasiga erishish uchun tasniflash chegarasini sozlash.
Kalibrlash: Modelning ehtimolliklari kuzatilgan natijalar bilan yaxshi mos kelishini ta'minlash uchun ularni kalibrlash.
Rad etish opsiyasi bilan tasniflash: Model o'z bashoratiga ishonchi komil bo'lmagan chegara holatlari uchun "rad etish opsiyasi"ni qo'shish.

Masalan, siz modelning barcha guruhlar uchun bir xil noto'g'ri ijobiy ko'rsatkichga ega bo'lishini ta'minlash uchun tasniflash chegarasini sozlashingiz mumkin.

SI tizimlarida adolatni targ'ib qilish: Global nuqtai nazar

Adolatli SI tizimlarini yaratish nafaqat texnik yechimlarni, balki axloqiy mulohazalar, siyosiy asoslar va tashkiliy amaliyotlarni ham o'z ichiga olgan ko'p qirrali yondashuvni talab qiladi.

Axloqiy qo'llanmalar va tamoyillar

Turli tashkilotlar va hukumatlar SI ni ishlab chiqish va joriy etish uchun axloqiy qo'llanmalar va tamoyillarni ishlab chiqdilar. Bu qo'llanmalar ko'pincha adolat, shaffoflik, hisobdorlik va inson nazoratining muhimligini ta'kidlaydi.

Asilomar SI tamoyillari: SI ni mas'uliyat bilan ishlab chiqish va undan foydalanishni yo'naltirish uchun tadqiqotchilar va SI sohasidagi mutaxassislar tomonidan ishlab chiqilgan tamoyillar to'plami.
Yevropa Ittifoqining Ishonchli SI uchun axloqiy qo'llanmalari: Ishonchli SIni ishlab chiqish va undan foydalanishni rag'batlantirish uchun Yevropa Komissiyasi tomonidan ishlab chiqilgan qo'llanmalar to'plami.
YUNESKOning Sun'iy intellekt etikasi bo'yicha tavsiyanomasi: SIni mas'uliyat bilan ishlab chiqish va undan foydalanishni yo'naltirish, uning butun insoniyatga foyda keltirishini ta'minlash uchun global asos.

SI boshqaruvi va tartibga solish

Hukumatlar SI tizimlarining mas'uliyat bilan ishlab chiqilishi va joriy etilishini ta'minlash uchun tartibga solish choralarini tobora ko'proq ko'rib chiqmoqdalar. Bu qoidalar xatoliklarni audit qilish, shaffoflik hisobotlari va hisobdorlik mexanizmlari uchun talablarni o'z ichiga olishi mumkin.

YI SI to'g'risidagi qonuni: Yevropa Ittifoqida SI uchun huquqiy asos yaratishga qaratilgan taklif etilayotgan qoida bo'lib, u xavfni baholash, shaffoflik va hisobdorlik kabi masalalarni ko'rib chiqadi.
2022 yildagi Algoritmik Hisobdorlik to'g'risidagi qonun (AQSh): Kompaniyalardan avtomatlashtirilgan qarorlar tizimlarining potentsial zararlarini baholash va yumshatishni talab qilishga qaratilgan qonun hujjatlari.

Tashkiliy amaliyotlar

Tashkilotlar SI tizimlarida adolatni targ'ib qilish uchun turli amaliyotlarni joriy etishlari mumkin:

Turli xil ishlab chiquvchi jamoalar: SI ishlab chiquvchi jamoalarining jins, irq, etnik kelib chiqish va boshqa xususiyatlar bo'yicha xilma-xil bo'lishini ta'minlash.
Manfaatdor tomonlar bilan hamkorlik: Ularning tashvishlarini tushunish va ularning fikr-mulohazalarini SI ishlab chiqish jarayoniga kiritish uchun manfaatdor tomonlar (masalan, ta'sirlangan jamoalar, fuqarolik jamiyati tashkilotlari) bilan hamkorlik qilish.
Shaffoflik va tushunarlilik: Ishonch va hisobdorlikni oshirish uchun SI tizimlarini yanada shaffof va tushunarli qilish.
Doimiy monitoring va baholash: Potentsial xatoliklarni aniqlash va bartaraf etish uchun SI tizimlarini doimiy ravishda kuzatib borish va baholash.
SI etikasi bo'yicha kengashlarni tashkil etish: SI ni ishlab chiqish va joriy etishning axloqiy oqibatlarini nazorat qilish uchun ichki yoki tashqi qo'mitalarni tuzish.

Global misollar va amaliy tadqiqotlar

Algoritmik xatoliklarning real hayotdagi misollarini va yumshatish strategiyalarini tushunish adolatliroq SI tizimlarini yaratish uchun juda muhimdir. Quyida dunyoning turli burchaklaridan bir nechta misollar келтирилган:

AQShda sog'liqni saqlash: AQSh kasalxonalarida qaysi bemorlarga qo'shimcha tibbiy yordam kerakligini bashorat qilish uchun ishlatiladigan algoritm qora tanli bemorlarga nisbatan xatolikka yo'l qo'ygani aniqlandi. Algoritm sog'liqni saqlash xarajatlarini ehtiyoj uchun proksi sifatida ishlatgan, ammo qora tanli bemorlar tarixan sog'liqni saqlash xizmatlaridan kamroq foydalanish imkoniyatiga ega bo'lgan, bu esa kamroq xarajatlarga va ularning ehtiyojlarini past baholanishiga olib kelgan. (Obermeyer va boshqalar, 2019)
AQShda jinoiy adliya: Jinoyatchilarning retsidiv xavfini baholash uchun ishlatiladigan COMPAS algoritmi, ular qayta jinoyat sodir etmagan bo'lsalar ham, qora tanli ayblanuvchilarni yuqori xavf ostida deb nomutanosib ravishda belgilagani aniqlandi. (Angwin va boshqalar, 2016)
Buyuk Britaniyada ishga yollash: Amazon o'zining SI asosidagi ishga yollash vositasini tizimning ayollarga nisbatan xatolikka yo'l qo'yganini aniqlagandan so'ng bekor qildi. Tizim asosan erkak nomzodlar aks etgan tarixiy ishga yollash ma'lumotlari asosida o'rgatilgan, bu esa SIning "ayollar" so'zini o'z ichiga olgan rezyumelarni jazolashiga olib kelgan.
Xitoyda yuzni tanib olish: Xitoyda kuzatuv va ijtimoiy nazorat uchun ishlatiladigan yuzni tanib olish tizimlarida, ayniqsa etnik ozchiliklarga nisbatan xatolik potentsiali haqida xavotirlar bildirilgan.
Hindistonda kredit skoringi: Hindistondagi kredit skoringi modellarida muqobil ma'lumot manbalaridan foydalanish, agar bu ma'lumot manbalari mavjud ijtimoiy-iqtisodiy tengsizliklarni aks ettirsa, xatolikka olib kelishi mumkin.

SI etikasi va xatoliklarni aniqlash kelajagi

SI rivojlanishda davom etar ekan, SI etikasi va xatoliklarni aniqlash sohasi yanada muhimroq bo'lib boradi. Kelajakdagi tadqiqot va ishlanmalar quyidagilarga qaratilishi kerak:

Yanada mustahkam va aniq xatoliklarni aniqlash usullarini ishlab chiqish.
Yanada samaraliroq xatoliklarni yumshatish strategiyalarini yaratish.
SI tadqiqotchilari, axloqshunoslar, siyosatchilar va ijtimoiy fanlar olimlari o'rtasida fanlararo hamkorlikni rag'batlantirish.
SI etikasi uchun global standartlar va eng yaxshi amaliyotlarni o'rnatish.
SI amaliyotchilari va keng jamoatchilik o'rtasida SI etikasi va xatoliklar haqida xabardorlikni oshirish uchun ta'lim resurslarini ishlab chiqish.

Xulosa

Algoritmik xatolik SI etikasida jiddiy muammo, ammo uni yengib bo'lmaydigan emas. Xatolik manbalarini tushunish, samarali aniqlash va yumshatish usullaridan foydalanish hamda axloqiy qo'llanmalar va tashkiliy amaliyotlarni targ'ib qilish orqali biz butun insoniyatga foyda keltiradigan adolatliroq va teng huquqli SI tizimlarini yaratishimiz mumkin. Bu SI ning mas'uliyat bilan ishlab chiqilishi va joriy etilishini ta'minlash uchun tadqiqotchilar, siyosatchilar, sanoat rahbarlari va jamoatchilik o'rtasidagi hamkorlikni o'z ichiga olgan global sa'y-harakatlarni talab qiladi.

Manbalar:

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.