С широким применением технологии искусственного интеллекта (ИИ) ее влияние на общество, экономику и даже жизнь отдельных людей становится все более значительным. Однако системы ИИ не являются абсолютно беспристрастными лицами, принимающими решения, и они могут привносить или усиливать существующие социальные предубеждения во время их проектирования, обучения и развертывания. Это явление называется «алгоритмической предвзятостью», которая может привести к несправедливым результатам, нанести вред интересам уязвимых групп и нарушить этические принципы ИИ. Целью этой статьи является глубокое изучение причин и методов выявления алгоритмической предвзятости, а также предложение целевых мер по смягчению последствий. Она также объединяет практические случаи и примеры кода, чтобы предоставить практические рекомендации специалистам по искусственному интеллекту и политикам.

1. Причины алгоритмической систематической ошибки

Алгоритмическая предвзятость в основном обусловлена ​​следующими аспектами:

1. Смещение данных：AIПроизводительность модели и решения во многом зависят от используемых обучающих данных.。Если набор данных относится к полу、Раса、возраст、Недостаточное представительство или дисбаланс в ключевых атрибутах, таких как география.,В процессе обучения модель может быть предвзята по отношению к этим атрибутам. Например,Если система распознавания лиц имеет набор обучающих данных, в котором белых лиц гораздо больше, чем людей с другими оттенками кожи,Тогда система может иметь более высокий уровень ложного распознавания при идентификации небелых лиц.
2. Выбор и взвешивание функций：При построении модели машинного обучения,Какие функции выбрать в качестве входных данных и как их взвешивать,Напрямую влияет на процесс принятия решений модели. Если определенные характеристики относятся к чувствительным атрибутам и преувеличены.,Может привести к увеличению зависимости модели от этих свойств.,тем самым создавая предвзятость. Например,В моделях кредитного скоринга,Если вы уделяете слишком много внимания характеристике места жительства,Это может привести к тому, что заявителям, проживающим в неблагополучных районах, несправедливо будут присвоены более низкие кредитные баллы.
3. Цели разработки и оптимизации алгоритма：Некоторые алгоритмы по своей сути ориентированы на пользу группы большинства или уже находящихся в выигрыше групп.,Например, системы рекомендаций, основанные на исторических результатах, могут усилить эффект «победитель получает все». также,Выбор целей оптимизации также может непреднамеренно привести к смещению. Например,Когда модели, преследующие общую точность, имеют дело с данными, несбалансированными по классам,Представленность групп меньшинств можно игнорировать.

2. Выявление алгоритмической систематической ошибки

Выявление алгоритмической предвзятости обычно включает в себя следующие шаги:

Аудит данных：Проверьте распределение набора данных,Убедитесь, что охват, пропорция и разнообразие ключевых атрибутов соответствуют ожиданиям. Статистические тесты (такие как тесты хи-квадрат, t-тесты и т. д.) могут использоваться для определения наличия существенных различий или ассоциаций. Например,использоватьPythonвscipy.statsбиблиотека для теста хи-квадрат,Определите, существует ли корреляция между полом и процентом одобрения кредита:

   from scipy.stats import chi2_contingency

   # Предположим, что были рассчитаны перекрестные данные по полу и проценту одобрения кредита (approval_rate).
   contingency_table = [[male_approved, male_rejected], [female_approved, female_rejected]]

   chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)
   if p < 0.05:
       print("There is a significant association between gender and loan approval rate.")

Интерпретация и визуализация модели：С инструментами интерпретации модели（нравитьсяSHAP、LIME、Partial Dependence Графики и т. д.) выявляет зависимость и влияние модели на различные характеристики. Например, используйте значение SHAP (SHapley Additive пояснения), чтобы понять вклад признаков в результаты прогнозирования:

   import shap

   # Предположим, что модель кредитного скоринга с именем model была обучена.
   explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X_train)
   shap_values = explainer.shap_values(X_test)

   # Визуализируйте значения SHAP и наблюдайте за важностью функций и направлением влияния
   shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=feature_names)

Оценка индекса справедливости：Рассчитать диапазон показателей справедливости（нравиться demographic parity、equalized odds、predictive паритет и т. д.) для количественной оценки различий в производительности модели между различными группами. Например, используйте библиотеку AIF360, чтобы оценить равные возможности модели (равные opportunity）：

   from aif360.metrics import BinaryLabelDatasetMetric
   from aif360.algorithms.preprocessing import Reweighing

   # Предположим, что набор данных числовых двоичных меток подготовлен.
   metric = BinaryLabelDatasetMetric(dataset, 
                                    unprivileged_groups=unprivileged_groups,
                                    privileged_groups=privileged_groups)

   print("Original dataset:")
   print(metric.equal_opportunity_difference())

   # Используйте алгоритм повторного взвешивания для корректировки весов выборки и уменьшения систематической ошибки.
   rw = Reweighing(unprivileged_groups=unprivileged_groups,
                   privileged_groups=privileged_groups)
   dataset_reweighted = rw.fit_transform(dataset)

   metric_reweighted = BinaryLabelDatasetMetric(dataset_reweighted,
                                               unprivileged_groups=unprivileged_groups,
                                               privileged_groups=privileged_groups)
   print("Reweighted dataset:")
   print(metric_reweighted.equal_opportunity_difference())

3. Меры по смягчению алгоритмической систематической ошибки

Для смягчения указанных выше предубеждений можно использовать следующие стратегии:

1. Сбор и предварительная обработка данных：
   • Разнообразные источники данных：Активно собирать данные, охватывающие различные группы,Избегайте предвзятости, вызванной одним источником.
   • увеличение данных：путем синтеза、интерполяция、Передискретизация и другие методы увеличивают количество выборок из групп меньшинств.
   • корректировка справедливости：нравиться重采样（undersampling/oversampling）、Взвешенный、Такие методы, как сглаживание биннинга для корректировки распределения данных.,Уменьшите влияние предвзятости.
2. Выбор алгоритма и модели：
   • Выбирайте модель, устойчивую к предвзятости：考虑использовать公平性约束的机器学习算法（нравиться公平性感知的梯度提升、нейронная сеть и др.).
   • Корректировка цели оптимизации：Использование многокритериальной оптимизации,Точность и справедливость баланса,Например, максимизация минимального разрыва в производительности между группами.
3. вмешательство после обработки：
   • пороговая коррекция：Корректировка порогов принятия решений на основе разных групп,Обеспечьте справедливость.
   • Коррекция результата：运用算法нравитьсяCounterfactual Коррекция справедливости результата,Убедитесь, что люди меняют свои чувствительные атрибуты (такие как пол, раса),Прогноз остается неизменным.
4. Прозрачность и объяснимость：
   • Интеграция инструмента интерпретации модели：Предоставить интерпретирующий интерфейс для модели.,Пользователям удобно понимать процесс принятия решений модели.
   • Отчеты о публичной справедливости：Регулярно публиковать отчеты об оценке справедливости,Подпадает под общественный контроль.

4. Заключение

Алгоритмическая предвзятость является одной из основных проблем этики ИИ и требует всестороннего анализа и вмешательства, начиная с данных, алгоритмов, оценки моделей и заканчивая процессами принятия решений. Глубоко понимая причины предвзятости, умело используя инструменты идентификации и реализуя эффективные меры по смягчению последствий, мы можем построить более справедливую и прозрачную систему ИИ и продвигать технологии ИИ, чтобы они служили обществу здорово и устойчиво. Продолжать уделять внимание и изучать вопросы этики и справедливости ИИ — это не только ответственность специалистов-практиков, но и общая проблема, с которой сталкивается все общество. На практике гибкое использование вышеуказанных методов и примеров кода в сочетании с конкретными сценариями может помочь снизить риск алгоритмической предвзятости и способствовать справедливому и ответственному применению технологий искусственного интеллекта.

Я участвую в последнем конкурсе эссе для специального учебного лагеря Tencent Technology Creation 2024. Приходите и разделите со мной приз!