Što je pristranost umjetne inteligencije?

Umjetna inteligencija je posvuda - tiho sortira, ocjenjuje i predlaže. To je praktično... sve dok neke grupe ne pogura naprijed, a druge ostavi iza. Ako ste se pitali što je pristranost umjetne inteligencije , zašto se pojavljuje čak i u uglađenim modelima i kako je smanjiti bez smanjenja performansi, ovaj vodič je za vas.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Što znači GPT
Jednostavan pregled naziva i podrijetla GPT-a.

🔗 Što je prediktivna umjetna inteligencija
Kako prediktivni modeli predviđaju ishode iz povijesnih i stvarnih podataka.

🔗 Što je umjetna inteligencija otvorenog koda
Definicija, ključne prednosti, izazovi, licence i primjeri projekata.

🔗 Kako uključiti umjetnu inteligenciju u svoje poslovanje
Detaljan plan, alati, tijekovi rada i osnove upravljanja promjenama.

Kratka definicija: što je pristranost umjetne inteligencije?

Pristranost umjetne inteligencije je kada rezultati sustava umjetne inteligencije sustavno favoriziraju ili stavljaju u nepovoljan položaj određene ljude ili skupine. Često proizlazi iz neuravnoteženih podataka, uskih izbora mjerenja ili šireg konteksta u kojem je sustav izgrađen i koristi se. Pristranost nije uvijek zlonamjerna, ali može brzo uzrokovati štetu ako se ne kontrolira. [1]

Korisna razlika: pristranost je iskrivljenost u donošenju odluka, dok diskriminacija štetan učinak koji iskrivljenost može proizvesti u svijetu. Ne možete uvijek ukloniti svu pristranost, ali morate je upravljati kako ne bi stvorila nepravedne ishode. [2]

Zašto vas razumijevanje pristranosti zapravo čini boljim 💡

Čudno mišljenje, zar ne? Ali poznavanje pristranosti umjetne inteligencije čini vas:

• Bolji u dizajnu - ranije ćete uočiti krhke pretpostavke.

• Bolji u upravljanju - dokumentirat ćete kompromise umjesto da ih samo odobravate.

• Bolji u razgovorima - s vođama, regulatorima i ljudima na koje to utječe.

Također, učenje jezika metrika i politika pravednosti štedi vrijeme kasnije. Iskreno, to je kao kupnja karte prije putovanja - nesavršeno, ali puno bolje od vibracija. [2]

Vrste pristranosti umjetne inteligencije koje ćete zapravo vidjeti u divljini 🧭

Pristranost se pojavljuje tijekom cijelog životnog ciklusa umjetne inteligencije. Uobičajeni obrasci s kojima se timovi susreću:

• Pristranost uzorkovanja podataka - neke skupine su nedovoljno zastupljene ili ih nema.

• Pristranost etiketiranja - povijesne etikete kodiraju predrasude ili bučne ljudske prosudbe.

• Pristranost mjerenja - pokazatelji koji ne prikazuju ono što zaista cijenite.

• Pristranost u evaluaciji - testni skupovi ne obuhvaćaju određene populacije ili kontekste.

• Pristranost raspoređivanja - dobar laboratorijski model korišten u pogrešnom okruženju.

• Sistemska i ljudska pristranost - širi društveni obrasci i timski izbori utječu na tehnologiju.

Koristan mentalni model tijela za standardizaciju grupira pristranosti u ljudske, tehničke i sistemske kategorije te preporučuje socio-tehničko upravljanje, a ne samo prilagodbe modela. [1]

Gdje se pristranost ušulja u cjevovod 🔍

1. Problem uokviravanja - preusko definirajte cilj i isključujete ljude kojima bi proizvod trebao služiti.

2. Izvor podataka - povijesni podaci često kodiraju prošle nejednakosti.

3. Izbor značajki - posrednici za osjetljive atribute mogu ponovno stvoriti osjetljive atribute.

4. Trening - ciljevi optimiziraju prosječnu točnost, a ne jednakost.

5. Testiranje - ako je vaš skup zadržavanja iskrivljen, i vaše su metrike iskrivljene.

6. Praćenje - promjene u korisnicima ili kontekstu mogu ponovno uzrokovati probleme.

Regulatori naglašavaju dokumentiranje rizika pravednosti tijekom cijelog ovog životnog ciklusa, ne samo u vrijeme prilagodbe modela. To je vježba u kojoj sudjeluju svi. [2]

Kako mjerimo pravednost bez vrtenja u krug? 📏

Ne postoji jedna metrika koja bi ih sve obuhvatila. Odaberite na temelju svog slučaja upotrebe i štete koju želite izbjeći.

• Demografski paritet - stope odabira trebale bi biti slične među skupinama. Dobro za pitanja raspodjele, ali može biti u sukobu s ciljevima točnosti. [3]

• Izjednačene šanse - stope pogrešaka poput lažno pozitivnih i istinito pozitivnih rezultata trebale bi biti slične. Korisno kada se trošak pogrešaka razlikuje među skupinama. [3]

• Kalibracija - za isti rezultat, ishodi bi trebali biti jednako vjerojatni u svim skupinama. Korisno kada rezultati utječu na ljudske odluke. [3]

Alati to čine praktičnim izračunavanjem praznina, grafikona i nadzornih ploča kako biste mogli prestati nagađati. [3]

Praktični načini za smanjenje pristranosti koji stvarno djeluju 🛠️

Razmislite o slojevitim rješenjima, a ne o jednom čarobnom metku:

• Revizije i obogaćivanje podataka - identificiranje nedostataka u pokrivenosti, prikupljanje sigurnijih podataka gdje je to zakonito, uzorkovanje dokumenata.

• Ponovno ponderiranje i ponovno uzorkovanje - prilagodite distribuciju treninga kako biste smanjili asimetriju.

• Ograničenja tijekom obrade - dodajte ciljeve pravednosti cilju kako bi model izravno učio kompromise.

• Adverzarno smanjenje pristranosti - trenirajte model tako da osjetljivi atributi nisu predvidljivi iz internih reprezentacija.

• Naknadna obrada - kalibrirati pragove odlučivanja po skupini kada je to prikladno i zakonito.

• Provjere "čovjek u petlji" - uparite modele s objašnjivim sažecima i putovima eskalacije.

Biblioteke otvorenog koda poput AIF360 i Fairlearn pružaju i metrike i algoritme za ublažavanje. Nisu magične, ali će vam dati sustavnu početnu točku. [5][3]

Dokaz iz stvarnog svijeta da je pristranost važna 📸💳🏥

• Analiza lica - široko citirana istraživanja dokumentirala su velike razlike u točnosti među spolovima i tipovima kože u komercijalnim sustavima, potičući područje prema boljim praksama evaluacije. [4]

• Odluke s visokim ulozima (kredit, zapošljavanje, stanovanje) - čak i bez namjere, pristrani ishodi mogu biti u sukobu s pravednošću i dužnostima protiv diskriminacije. Prijevod: odgovorni ste za učinke, a ne samo za kod. [2]

Kratka anegdota iz prakse: u anonimiziranoj reviziji zapošljavanja, tim je otkrio nedostatke u prisjećanju žena na tehničkim pozicijama. Jednostavni koraci - bolje stratificirane podjele, pregled značajki i određivanje praga po grupi - zatvorili su većinu nedostatka podataka uz mali kompromis u točnošću. Ključ nije bio u jednom triku; bila je to ponovljiva petlja mjerenja-ublažavanja-praćenja.

Politika, zakon i upravljanje: kako izgleda „dobro“ 🧾

Ne morate biti pravnik, ali morate dizajnirati na način koji će biti pravedan i objašnjiv:

• Načela pravednosti - vrijednosti usmjerene na čovjeka, transparentnost i nediskriminacija tijekom cijelog životnog ciklusa. [1]

• Zaštita podataka i jednakost - kada su u pitanju osobni podaci, očekujte obveze vezane uz pravednost, ograničenje svrhe i individualna prava; mogu se primjenjivati ​​i sektorska pravila. Unaprijed odredite svoje obveze. [2]

• Upravljanje rizicima - koristite strukturirane okvire za prepoznavanje, mjerenje i praćenje pristranosti kao dio širih programa upravljanja rizicima umjetne inteligencije. Zapišite to. Pregledajte to. Ponovite. [1]

Mala napomena: papirologija nije samo birokracija; to je način na koji dokazuješ da si stvarno obavio posao ako te netko pita.

Tablica usporedbe: alati i okviri za ukroćavanje pristranosti umjetne inteligencije 🧰📊

Svaka od ovih metoda pomaže vam odgovoriti na pitanje što je pristranost umjetne inteligencije u vašem kontekstu pružajući vam strukturu, metrike i zajednički vokabular.

Kratak, pomalo svojeglav tijek rada 🧪

1. Navedite štetu koju želite izbjeći - štetu u raspodjeli, razlike u stopi pogrešaka, štetu u dostojanstvu itd.

2. Odaberite metriku usklađenu s tom štetom - npr. izjednačene izglede ako je paritet pogrešaka važan. [3]

3. Izradite osnovne vrijednosti s današnjim podacima i modelom. Spremite izvješće o pravednosti.

4. Prvo isprobajte rješenja s niskim trenjem - bolju podjelu podataka, određivanje pragova ili ponovno ponderiranje.

5. eskalirajte na ograničenja u obradi.

6. Ponovno procijenite skupove zadržavanja koji predstavljaju stvarne korisnike.

7. Praćenje u produkciji - promjene u distribuciji se događaju; trebale bi se događati i nadzorne ploče.

8. Kompromisi u dokumentu - pravednost je kontekstualna, stoga objasnite zašto ste odabrali paritet X umjesto pariteta Y. [1][2]

Regulatori i tijela za standardizaciju s razlogom naglašavaju važnost razmišljanja o životnom ciklusu. To funkcionira. [1]

Savjeti za komunikaciju sa zainteresiranim stranama 🗣️

• Izbjegavajte objašnjenja koja se temelje isključivo na matematici - prvo prikažite jednostavne grafikone i konkretne primjere.

• Koristite jednostavan jezik - recite što bi model mogao nepravedno učiniti i tko bi mogao biti pogođen.

• Površinski kompromisi - ograničenja pravednosti mogu utjecati na točnost; to nije greška ako smanjuje štetu.

• Planirajte nepredviđene situacije - kako pauzirati ili vratiti se unatrag ako se pojave problemi.

• Pozovite na detaljniju analizu - vanjski pregled ili uključivanje u red tim otkriva slijepe točke. Nitko to ne voli, ali pomaže. [1][2]

Često postavljana pitanja: što je zapravo pristranost umjetne inteligencije? ❓

Nije li pristranost samo loš podatak?
Ne samo to. Podaci su važni, već i izbori modeliranja, dizajn evaluacije, kontekst implementacije i timski poticaji utječu na ishode. [1]

Mogu li potpuno eliminirati pristranost?
Obično ne. Cilj vam je upravljati pristranošću kako ne bi uzrokovala nepravedne učinke - razmislite o smanjenju i upravljanju, a ne o savršenstvu. [2]

Koju metriku pravednosti trebam koristiti?
Odaberite na temelju vrste štete i pravila domene. Na primjer, ako lažno pozitivni rezultati više štete skupini, usredotočite se na paritet stope pogrešaka (izjednačene izglede). [3]

Trebam li pravnu reviziju?
Ako vaš sustav utječe na mogućnosti ili prava ljudi, da. Pravila usmjerena na potrošače i jednakost mogu se primijeniti na algoritamske odluke, a vi morate pokazati svoj rad. [2]

Završne napomene: Predugo, nisam pročitao/la 🧾✨

Ako vas netko pita što je pristranost umjetne inteligencije , evo lakog odgovora: to je sustavno iskrivljenje u rezultatima umjetne inteligencije koje može proizvesti nepravedne učinke u stvarnom svijetu. Dijagnosticirate ga pomoću metrika primjerenih kontekstu, ublažavate ga slojevitim tehnikama i upravljate njime tijekom cijelog životnog ciklusa. To nije pojedinačna greška koju treba ugušiti - to je pitanje proizvoda, politike i ljudi koje zahtijeva stalan ritam mjerenja, dokumentacije i poniznosti. Pretpostavljam da nema čarobnog štapića... ali postoje pristojne kontrolne liste, pošteni kompromisi i bolje navike. I da, nekoliko emojija nikad ne škodi. 🙂

Reference

1. NIST-ova posebna publikacija 1270 - Prema standardu za prepoznavanje i upravljanje pristranostima u umjetnoj inteligenciji . Veza

2. Ured povjerenika za informiranje Ujedinjenog Kraljevstva - Što je s pravednošću, pristranošću i diskriminacijom? Link

3. Dokumentacija Fairlearna - Uobičajene metrike pravednosti (demografski paritet, izjednačene kvote, kalibracija). Poveznica

4. Buolamwini, J. i Gebru, T. (2018). Nijanse spolova: Intersekcijske razlike u točnosti u komercijalnoj klasifikaciji spolova . FAT* / PMLR. Link

5. IBM Research - Predstavljamo AI Fairness 360 (AIF360) . Veza

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama