Как ограничить предвзятость и дискриминацию в моделях машинного обучения?
Чтобы эффективно ограничить предвзятость и дискриминацию в моделях машинного обучения, важно принять многогранный подход, который охватывает весь жизненный цикл машинного обучения, от сбора данных до развертывания и мониторинга модели. Предвзятость в машинном обучении может возникать из разных источников, включая предвзятые данные, предположения моделей и сами алгоритмы. Для устранения этих предвзятостей требуется всестороннее понимание данных, социального контекста приложения и технических механизмов, которые можно использовать для смягчения предвзятости.
Понимание предвзятости в машинном обучении
Предвзятость в машинном обучении можно разделить на несколько типов, в том числе:
1. Историческая предвзятость: Это происходит, когда данные отражают историческое неравенство или предрассудки. Например, если набор данных, используемый для принятия решений о найме, основан на прошлых практиках найма, которые благоприятствовали определенным демографическим группам, модель, обученная на этих данных, может увековечить эти предубеждения.
2. Смещение представления: Это происходит, когда определенные группы недостаточно или чрезмерно представлены в обучающих данных. Например, система распознавания лиц, обученная преимущественно на изображениях светлокожих людей, может плохо работать с людьми с более темной кожей.
3. Смещение измерения: Этот тип предвзятости вводится, когда признаки, используемые для обучения модели, неточно отражают предполагаемую концепцию. Примером является использование почтовых индексов в качестве прокси для социально-экономического статуса, что может непреднамеренно вносить расовую предвзятость.
4. Алгоритмическое смещение: Это происходит, когда сама модель или алгоритм вносит смещение, часто из-за способа обработки данных или оптимизации для определенных показателей.
Стратегии по ограничению предвзятости
1. Сбор и предварительная обработка данных
– Разнообразные и репрезентативные данные: Убедитесь, что набор данных для обучения разнообразен и репрезентативен для населения, для которого предназначена модель. Это включает сбор данных из различных демографических групп и обеспечение адекватного представительства групп меньшинств.
– Увеличение данных: В случаях, когда сложно собрать достаточно данных из недостаточно представленных групп, можно использовать методы дополнения данных для синтетического увеличения разнообразия набора данных.
– Инструменты обнаружения смещения: Используйте инструменты обнаружения смещения для анализа набора данных на предмет потенциальных смещений. Эти инструменты могут помочь выявить перекошенные распределения и корреляции, которые могут привести к смещенным результатам.
– Выбор функций: Тщательно выбирайте те характеристики, которые являются релевантными и справедливыми, избегая тех, которые могут служить заменителями таких деликатных атрибутов, как раса, пол или социально-экономический статус.
2. Обучение и оценка модели
– Ограничения справедливости: Включить ограничения справедливости в процесс обучения модели. Эти ограничения могут быть разработаны для обеспечения равного обращения с различными демографическими группами или для достижения паритета в показателях ошибок между группами.
– Состязательное устранение предвзятости: Используйте состязательные сети для уменьшения предвзятости. Это включает в себя обучение модели для составления прогнозов с одновременным обучением противника для обнаружения предвзятости с целью минимизации способности противника идентифицировать демографическую группу входных данных.
– Методы регуляризации: Применяйте методы регуляризации, которые штрафуют модель за смещенные прогнозы, побуждая модель сосредоточиться на признаках, которые меньше коррелируют с чувствительными атрибутами.
– Перекрестная проверка: Внедрите методы перекрестной проверки, которые гарантируют тестирование модели на различных подмножествах данных, снижая вероятность переобучения смещенным шаблонам в обучающих данных.
3. Постобработка и развертывание
– Алгоритмы смягчения смещения: Используйте алгоритмы смягчения смещения постобработки для корректировки выходных данных модели с целью достижения справедливости. Такие методы, как повторное взвешивание прогнозов или повторная калибровка вероятностей, могут помочь обеспечить справедливые результаты.
– Непрерывный мониторинг: Развертывание систем мониторинга для отслеживания производительности модели с течением времени, уделяя особое внимание показателям справедливости. Это позволяет обнаружить смещение, которое может возникнуть после развертывания, когда модель сталкивается с новыми данными.
– Обратная связь: : Установите циклы обратной связи с заинтересованными сторонами и затронутыми сообществами для сбора информации об эффективности модели и потенциальных смещениях. Это может дать информацию для итеративных улучшений и корректировок модели.
4. Этические и юридические соображения
– Прозрачность и объяснимость: Убедитесь, что процесс принятия решений модели прозрачен и объясним. Это подразумевает предоставление четкой документации по проекту модели, использованным данным и реализованным мерам справедливости.
– Соблюдение правил: Соблюдайте правовые стандарты и положения, касающиеся дискриминации и справедливости. Это включает в себя соблюдение законов, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон о добросовестной кредитной отчетности (FCRA).
– Взаимодействие с заинтересованными сторонами: Взаимодействовать с различными заинтересованными сторонами, включая специалистов по этике, юристов и представителей затронутых сообществ, чтобы гарантировать соответствие модели общественным ценностям и этическим стандартам.
Примеры смягчения предвзятости
Пример 1: Гендерная предвзятость в алгоритмах найма
Рассмотрим модель машинного обучения, разработанную для помощи в принятии решений о найме. Если данные обучения отражают исторические гендерные предубеждения, модель может отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам. Чтобы смягчить это предубеждение, данные можно сбалансировать, включив равное представительство кандидатов-мужчин и женщин. Кроме того, можно применить ограничения справедливости, чтобы гарантировать, что прогнозы модели не зависят от пола.
Пример 2: Расовая предвзятость в распознавании лиц
Модели распознавания лиц критиковались за плохую работу с людьми с более темным тоном кожи. Чтобы решить эту проблему, обучающие наборы данных можно дополнить большим количеством изображений с различным расовым происхождением. Более того, можно использовать методы состязательного устранения предубеждений для обучения моделей, которые менее чувствительны к изменениям тона кожи.
Ограничение предвзятости и дискриминации в моделях машинного обучения — сложная задача, требующая комплексного подхода. Устраняя предвзятость на каждом этапе жизненного цикла машинного обучения, от сбора данных до развертывания, и применяя технические, этические и юридические стратегии, можно разрабатывать более справедливые и равноправные модели. Постоянный мониторинг и взаимодействие с заинтересованными сторонами важны для обеспечения соответствия этих моделей общественным ценностям и правовым стандартам по мере их развития.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Как модели Keras заменяют оценщики TensorFlow?
- Как настроить конкретную среду Python с помощью Jupyter Notebook?
- Как использовать TensorFlow Serving?
- Что такое Classifier.export_saved_model и как его использовать?
- Почему регрессия часто используется в качестве предиктора?
- Актуальны ли множители Лагранжа и методы квадратичного программирования для машинного обучения?
- Можно ли применять более одной модели в процессе машинного обучения?
- Может ли машинное обучение адаптировать используемый алгоритм в зависимости от сценария?
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning