Τι είναι η μεροληψία της τεχνητής νοημοσύνης;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι παντού - ταξινομεί, βαθμολογεί και προτείνει αθόρυβα. Αυτό είναι χρήσιμο... μέχρι να ωθήσει ορισμένες ομάδες μπροστά και να αφήσει άλλες πίσω. Αν αναρωτιέστε τι είναι η προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης , γιατί εμφανίζεται ακόμη και σε βελτιωμένα μοντέλα και πώς να τη μειώσετε χωρίς να μειώσετε την απόδοση, αυτός ο οδηγός είναι για εσάς.

Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:

🔗 Τι σημαίνει το GPT
Μια απλή αγγλική ανάλυση του ονόματος και της προέλευσης του GPT.

🔗 Τι είναι η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη
Πώς τα προγνωστικά μοντέλα προβλέπουν αποτελέσματα από ιστορικά και ζωντανά δεδομένα.

🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ανοιχτού κώδικα
Ορισμός, βασικά οφέλη, προκλήσεις, άδειες χρήσης και παραδείγματα έργων.

🔗 Πώς να ενσωματώσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επιχείρησή σας
Βήμα προς βήμα οδικός χάρτης, εργαλεία, ροές εργασίας και βασικά στοιχεία διαχείρισης αλλαγών.

Γρήγορος ορισμός: τι είναι η μεροληψία τεχνητής νοημοσύνης;

Η προκατάληψη στην Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) είναι όταν τα αποτελέσματα ενός συστήματος ΤΝ ευνοούν ή θέτουν συστηματικά σε μειονεκτική θέση ορισμένα άτομα ή ομάδες. Συχνά πηγάζει από μη ισορροπημένα δεδομένα, περιορισμένες επιλογές μέτρησης ή το ευρύτερο πλαίσιο στο οποίο κατασκευάζεται και χρησιμοποιείται το σύστημα. Η προκατάληψη δεν είναι πάντα κακόβουλη, αλλά μπορεί να κλιμακώσει γρήγορα τις βλάβες εάν δεν ελεγχθεί. [1]

Μια χρήσιμη διάκριση: η προκατάληψη είναι η στρέβλωση στη λήψη αποφάσεων, ενώ η διάκριση είναι η επιβλαβής επίδραση που μπορεί να προκαλέσει η στρέβλωση στον κόσμο. Δεν μπορείτε πάντα να εξαλείψετε κάθε προκατάληψη, αλλά πρέπει να τη διαχειριστείτε ώστε να μην δημιουργήσει άδικα αποτελέσματα. [2]

Γιατί η κατανόηση της προκατάληψης σε κάνει καλύτερο 💡

Περίεργη άποψη, σωστά; Αλλά γνωρίζοντας τι είναι η προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης, μπορείτε να:

• Καλύτερος στο σχεδιασμό - θα εντοπίσετε νωρίτερα εύθραυστες υποθέσεις.

• Καλύτεροι στη διακυβέρνηση - θα καταγράφετε τους συμβιβασμούς αντί να τους επιβάλλετε με το χέρι.

• Καλύτεροι στις συζητήσεις - με ηγέτες, ρυθμιστικές αρχές και άτομα που επηρεάζονται.

Επίσης, η εκμάθηση της γλώσσας των μετρήσεων και της πολιτικής για την ισότητα εξοικονομεί χρόνο αργότερα. Ειλικρινά, είναι σαν να αγοράζετε έναν χάρτη πριν από ένα οδικό ταξίδι - ατελές, αλλά πολύ καλύτερο από τις δονήσεις. [2]

Τύποι προκατάληψης τεχνητής νοημοσύνης που θα δείτε στην άγρια ​​φύση 🧭

Η προκατάληψη εμφανίζεται σε όλο τον κύκλο ζωής της Τεχνητής Νοημοσύνης. Συνήθη μοτίβα που αντιμετωπίζουν οι ομάδες:

• Μεροληψία δειγματοληψίας δεδομένων - ορισμένες ομάδες υποεκπροσωπούνται ή απουσιάζουν.

• Προκατάληψη ετικέτας - οι ιστορικές ετικέτες κωδικοποιούν προκατάληψη ή θορυβώδεις ανθρώπινες κρίσεις.

• Μεροληψία μέτρησης - ενδεικτικά στοιχεία που δεν αποτυπώνουν αυτό που πραγματικά εκτιμάτε.

• Μεροληψία αξιολόγησης - τα σύνολα δοκιμών χάνουν ορισμένους πληθυσμούς ή πλαίσια.

• Προκατάληψη ανάπτυξης - ένα καλό μοντέλο εργαστηρίου που χρησιμοποιείται σε λάθος περιβάλλον.

• Συστημική και ανθρώπινη προκατάληψη - ευρύτερα κοινωνικά πρότυπα και ομαδικές επιλογές που διαπερνούν την τεχνολογία.

Ένα χρήσιμο νοητικό μοντέλο από φορείς τυποποίησης ομαδοποιεί τις προκαταλήψεις σε ανθρώπινες, τεχνικές και συστημικές κατηγορίες και συνιστά κοινωνικοτεχνική διαχείριση, όχι απλώς τροποποιήσεις του μοντέλου. [1]

Όπου η προκατάληψη μπαίνει στο παιχνίδι 🔍

1. Διαμόρφωση προβλήματος - αν ορίσετε τον στόχο πολύ στενά, εξαιρείτε τα άτομα που θα πρέπει να εξυπηρετεί το προϊόν.

2. Πηγή δεδομένων - τα ιστορικά δεδομένα συχνά κωδικοποιούν παρελθούσες ανισότητες.

3. Επιλογές χαρακτηριστικών - οι διακομιστές μεσολάβησης για ευαίσθητα χαρακτηριστικά μπορούν να αναδημιουργήσουν ευαίσθητα χαρακτηριστικά.

4. Εκπαίδευση - οι στόχοι βελτιστοποιούν τη μέση ακρίβεια και όχι την ισότητα.

5. Δοκιμή - αν το σύνολο παρακράτησης είναι ασύμμετρο, το ίδιο ισχύει και για τις μετρήσεις σας.

6. Παρακολούθηση - οι αλλαγές στους χρήστες ή στο περιβάλλον μπορούν να επανεισάγουν προβλήματα.

Οι ρυθμιστικές αρχές δίνουν έμφαση στην καταγραφή των κινδύνων δίκαιης μεταχείρισης σε όλο αυτόν τον κύκλο ζωής, όχι μόνο κατά τη στιγμή της προσαρμογής του μοντέλου. Είναι μια άσκηση που απαιτεί τη συμμετοχή όλων. [2]

Πώς μετράμε τη δικαιοσύνη χωρίς να κάνουμε κύκλους; 📏

Δεν υπάρχει μία μόνο μέτρηση που να τα διέπει όλα. Επιλέξτε με βάση την περίπτωση χρήσης σας και τις βλάβες που θέλετε να αποφύγετε.

• Δημογραφική ισοτιμία - τα ποσοστά επιλογής θα πρέπει να είναι παρόμοια μεταξύ των ομάδων. Καλό για ερωτήσεις κατανομής, αλλά μπορεί να έρχεται σε σύγκρουση με τους στόχους ακρίβειας. [3]

• Εξισορροπημένες πιθανότητες - τα ποσοστά σφάλματος, όπως τα ψευδώς θετικά και τα αληθώς θετικά, θα πρέπει να είναι παρόμοια. Χρήσιμο όταν το κόστος των σφαλμάτων διαφέρει ανά ομάδα. [3]

• Βαθμονόμηση - για την ίδια βαθμολογία, τα αποτελέσματα θα πρέπει να είναι εξίσου πιθανά σε όλες τις ομάδες. Χρήσιμο όταν οι βαθμολογίες καθοδηγούν τις ανθρώπινες αποφάσεις. [3]

Τα εργαλεία κάνουν αυτό πρακτικό υπολογίζοντας κενά, γραφήματα και πίνακες ελέγχου, ώστε να μπορείτε να σταματήσετε να μαντεύετε. [3]

Πρακτικοί τρόποι για να μειώσετε την προκατάληψη που πραγματικά λειτουργούν 🛠️

Σκεφτείτε πολυεπίπεδους μετριασμούς αντί για ένα μόνο μέτρο:

• Έλεγχοι και εμπλουτισμός δεδομένων - εντοπισμός κενών κάλυψης, συλλογή ασφαλέστερων δεδομένων όπου είναι νόμιμο, δειγματοληψία εγγράφων.

• Επαναστάθμιση και αναδειγματοληψία - προσαρμόστε την κατανομή εκπαίδευσης για να μειώσετε την ασυμμετρία.

• Περιορισμοί κατά την επεξεργασία - προσθέστε στόχους δικαιοσύνης στον στόχο, ώστε το μοντέλο να μαθαίνει απευθείας τους συμβιβασμούς.

• Αντιθετική απομείωση μεροληψίας - εκπαίδευση του μοντέλου έτσι ώστε τα ευαίσθητα χαρακτηριστικά να μην είναι προβλέψιμα από τις εσωτερικές αναπαραστάσεις.

• Μετα-επεξεργασία - βαθμονόμηση των ορίων απόφασης ανά ομάδα, όπου είναι κατάλληλο και νόμιμο.

• Έλεγχοι ανθρώπινης αλληλεπίδρασης - ζεύξη μοντέλων με εξηγήσιμες συνόψεις και διαδρομές κλιμάκωσης.

Οι βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα όπως το AIF360 και το Fairlearn παρέχουν τόσο μετρήσεις όσο και αλγόριθμους μετριασμού. Δεν είναι μαγικές, αλλά θα σας δώσουν ένα συστηματικό σημείο εκκίνησης. [5][3]

Απόδειξη από τον πραγματικό κόσμο ότι η προκατάληψη έχει σημασία 📸💳🏥

• Ανάλυση προσώπου - ευρέως αναφερόμενη έρευνα κατέγραψε μεγάλες διαφορές ακρίβειας μεταξύ των ομάδων φύλου και τύπου δέρματος σε εμπορικά συστήματα, ωθώντας τον τομέα προς καλύτερες πρακτικές αξιολόγησης. [4]

• Αποφάσεις υψηλού ρίσκου (πίστωση, προσλήψεις, στέγαση) - ακόμη και χωρίς πρόθεση, τα μεροληπτικά αποτελέσματα μπορούν να έρθουν σε σύγκρουση με τις υποχρεώσεις δικαιοσύνης και κατά των διακρίσεων. Μετάφραση: είστε υπεύθυνοι για τα αποτελέσματα, όχι μόνο για τον κώδικα. [2]

Σύντομο ανέκδοτο από την πρακτική: σε έναν ανώνυμο έλεγχο προσλήψεων, μια ομάδα διαπίστωσε κενά ανάκλησης για γυναίκες σε τεχνικούς ρόλους. Απλά βήματα - καλύτερα διαστρωματωμένοι διαχωρισμοί, αναθεώρηση χαρακτηριστικών και κατώτατο όριο ανά ομάδα - έκλεισαν το μεγαλύτερο μέρος του κενού με ένα μικρό συμβιβασμό ακρίβειας. Το κλειδί δεν ήταν ένα κόλπο. Ήταν ένας επαναλήψιμος βρόχος μέτρησης-μετριασμού-παρακολούθησης.

Πολιτική, νόμος και διακυβέρνηση: πώς μοιάζει το «καλό» 🧾

Δεν χρειάζεται να είσαι δικηγόρος, αλλά πρέπει να σχεδιάζεις με γνώμονα τη δικαιοσύνη και την επεξήγηση:

• Αρχές δικαιοσύνης - ανθρωποκεντρικές αξίες, διαφάνεια και μη διάκριση σε όλο τον κύκλο ζωής. [1]

• Προστασία δεδομένων και ισότητα - όπου εμπλέκονται προσωπικά δεδομένα, αναμένετε υποχρεώσεις σχετικά με τη δικαιοσύνη, τον περιορισμό του σκοπού και τα ατομικά δικαιώματα. Ενδέχεται επίσης να ισχύουν κανόνες του τομέα. Χαρτογραφήστε τις υποχρεώσεις σας νωρίς. [2]

• Διαχείριση κινδύνου - χρησιμοποιήστε δομημένα πλαίσια για τον εντοπισμό, τη μέτρηση και την παρακολούθηση της προκατάληψης ως μέρος ευρύτερων προγραμμάτων διαχείρισης κινδύνου από την Τεχνητή Νοημοσύνη. Καταγράψτε το. Αναθεωρήστε το. Επαναλάβετε. [1]

Μια μικρή παρατήρηση: η γραφειοκρατία δεν είναι απλώς γραφειοκρατία. Είναι ο τρόπος με τον οποίο αποδεικνύεις ότι όντως έκανες τη δουλειά, αν κάποιος σε ρωτήσει.

Συγκριτικός πίνακας: εργαλεία και πλαίσια για την αντιμετώπιση της προκατάληψης της Τεχνητής Νοημοσύνης 🧰📊

Κάθε ένα από αυτά σας βοηθά να απαντήσετε στο ερώτημα τι είναι η προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο πλαίσιό σας, παρέχοντάς σας δομή, μετρήσεις και κοινόχρηστο λεξιλόγιο.

Μια σύντομη, ελαφρώς δογματική ροή εργασίας 🧪

1. Αναφέρετε τη βλάβη που θέλετε να αποφύγετε - βλάβη στην κατανομή, ανισότητες στα ποσοστά σφάλματος, βλάβη στην αξιοπρέπεια κ.λπ.

2. Επιλέξτε μια μετρική που ευθυγραμμίζεται με αυτήν τη βλάβη - π.χ., εξισορροπημένες πιθανότητες εάν η ισοτιμία σφάλματος έχει σημασία. [3]

3. Εκτελέστε γραμμές βάσης με τα σημερινά δεδομένα και το μοντέλο. Αποθηκεύστε μια αναφορά δίκαιης διαχείρισης.

4. Δοκιμάστε πρώτα διορθώσεις χαμηλής τριβής - καλύτερους διαχωρισμούς δεδομένων, κατώφλι ή επαναστάθμιση.

5. Κλιμακώστε τους περιορισμούς κατά την επεξεργασία, εάν χρειάζεται.

6. Επαναξιολογήστε τα σύνολα παρακράτησης που αντιπροσωπεύουν πραγματικούς χρήστες.

7. Παρακολούθηση στην παραγωγή - οι μετατοπίσεις στην διανομή συμβαίνουν. Το ίδιο θα πρέπει να συμβαίνει και με τους πίνακες ελέγχου.

8. Καταγράψτε τους συμβιβασμούς - η δικαιοσύνη εξαρτάται από τα συμφραζόμενα, επομένως εξηγήστε γιατί επιλέξατε την ισοτιμία Χ αντί της ισοτιμίας Υ. [1][2]

Οι ρυθμιστικές αρχές και οι φορείς τυποποίησης συνεχίζουν να δίνουν έμφαση στην ολιστική σκέψη για τον κύκλο ζωής για κάποιο λόγο. Λειτουργεί. [1]

Συμβουλές επικοινωνίας για ενδιαφερόμενους φορείς 🗣️

• Αποφύγετε εξηγήσεις που βασίζονται μόνο σε μαθηματικά - δείξτε πρώτα απλά διαγράμματα και συγκεκριμένα παραδείγματα.

• Χρησιμοποιήστε απλή γλώσσα - αναφέρετε τι θα μπορούσε να κάνει άδικα το μοντέλο και ποιος θα μπορούσε να επηρεαστεί.

• Επιφανειακοί συμβιβασμοί - οι περιορισμοί δικαιοσύνης μπορούν να μεταβάλουν την ακρίβεια. Αυτό δεν είναι σφάλμα εάν μειώνει τη ζημιά.

• Σχεδιάστε απρόβλεπτα περιστατικά - πώς να κάνετε παύση ή επαναφορά σε περίπτωση εμφάνισης προβλημάτων.

• Προσκαλέστε τον έλεγχο - η εξωτερική αξιολόγηση ή η συνεργασία αποκαλύπτει τυφλά σημεία. Κανείς δεν το λατρεύει, αλλά βοηθάει. [1][2]

Συχνές ερωτήσεις: τι είναι στην πραγματικότητα η προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης; ❓

Δεν είναι η προκατάληψη απλώς κακά δεδομένα;
​​Όχι μόνο. ​​Τα δεδομένα έχουν σημασία, αλλά οι επιλογές μοντελοποίησης, ο σχεδιασμός αξιολόγησης, το πλαίσιο ανάπτυξης και τα κίνητρα της ομάδας επηρεάζουν όλα τα αποτελέσματα. [1]

Μπορώ να εξαλείψω εντελώς την προκατάληψη;
Συνήθως όχι. Στόχος σας είναι να διαχειριστείτε την προκατάληψη έτσι ώστε να μην προκαλεί άδικες επιπτώσεις - σκεφτείτε τη μείωση και τη διακυβέρνηση, όχι την τελειότητα. [2]

Ποια μέτρηση δικαιοσύνης πρέπει να χρησιμοποιήσω;
Επιλέξτε με βάση τον τύπο βλάβης και τους κανόνες τομέα. Για παράδειγμα, εάν τα ψευδώς θετικά αποτελέσματα βλάπτουν περισσότερο μια ομάδα, εστιάστε στην ισοτιμία ποσοστού σφάλματος (εξισορροπημένες πιθανότητες). [3]

Χρειάζομαι νομική αναθεώρηση;
Εάν το σύστημά σας αγγίζει τις ευκαιρίες ή τα δικαιώματα των ανθρώπων, ναι. Κανόνες που βασίζονται στον καταναλωτή και την ισότητα μπορούν να εφαρμοστούν στις αλγοριθμικές αποφάσεις και πρέπει να δείξετε την εργασία σας. [2]

Τελικές παρατηρήσεις: το Πολύ μεγάλο, δεν το διάβασα 🧾✨

Αν κάποιος σας ρωτήσει τι είναι η προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης , ιδού η εύκολη απάντηση: είναι η συστηματική στρέβλωση των αποτελεσμάτων της Τεχνητής Νοημοσύνης που μπορεί να προκαλέσει άδικες επιπτώσεις στον πραγματικό κόσμο. Το διαγιγνώσκετε με μετρήσεις κατάλληλες για το περιβάλλον, το μετριάζειτε με τεχνικές σε επίπεδα και το διέπετε σε ολόκληρο τον κύκλο ζωής. Δεν είναι ένα μόνο σφάλμα που πρέπει να αντιμετωπιστεί - είναι ένα ερώτημα προϊόντος, πολιτικής και ανθρώπων που απαιτεί σταθερό ρυθμό μέτρησης, τεκμηρίωσης και ταπεινότητας. Υποθέτω ότι δεν υπάρχει μαγική λύση... αλλά υπάρχουν αξιοπρεπείς λίστες ελέγχου, ειλικρινείς συμβιβασμοί και καλύτερες συνήθειες. Και ναι, μερικά emoji δεν βλάπτουν ποτέ. 🙂

Αναφορές

1. Ειδική Έκδοση NIST 1270 - Προς ένα Πρότυπο για τον Εντοπισμό και τη Διαχείριση της Προκατάληψης στην Τεχνητή Νοημοσύνη . Σύνδεσμος

2. Γραφείο Επιτρόπου Πληροφοριών του Ηνωμένου Βασιλείου - Τι γίνεται με τη δικαιοσύνη, την προκατάληψη και τις διακρίσεις; Σύνδεσμος

3. Τεκμηρίωση Fairlearn - Κοινές μετρήσεις δικαιοσύνης (δημογραφική ισοτιμία, εξισορροπημένες πιθανότητες, βαθμονόμηση). Σύνδεσμος

4. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Αποχρώσεις Φύλου: Διατομεακές Αποκλίσεις Ακρίβειας στην Εμπορική Ταξινόμηση Φύλου . FAT* / PMLR. Σύνδεσμος

5. IBM Research - Παρουσιάζοντας το AI Fairness 360 (AIF360) . Σύνδεσμος

Βρείτε την τελευταία λέξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο επίσημο κατάστημα βοηθών τεχνητής νοημοσύνης

Σχετικά με εμάς