Šta je pristrasnost umjetne inteligencije?

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

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Šta GPT znači
Jednostavan pregled naziva i porijekla GPT-a.

🔗 Šta je prediktivna umjetna inteligencija
Kako prediktivni modeli predviđaju ishode na osnovu historijskih i stvarnih podataka.

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

🔗 Kako uključiti vještačku inteligenciju u vaše poslovanje
Korak-po-korak plan, alati, tokovi rada i osnove upravljanja promjenama.

Kratka definicija: šta je pristrasnost umjetne inteligencije?

Pristrasnost u AI sistemu nastaje kada rezultati AI sistema sistematski favorizuju ili stavljaju u nepovoljan položaj određene ljude ili grupe. Često proizlazi iz neuravnoteženih podataka, uskih izbora mjerenja ili šireg konteksta u kojem je sistem izgrađen i koristi. Pristrasnost 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 predrasuda zapravo čini boljim 💡

Čudno mišljenje, zar ne? Ali saznanje šta je pristrasnost vještačke inteligencije vas čini:

• Bolji u dizajniranju - ranije ćete uočiti krhke pretpostavke.

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

• Bolji u razgovorima - sa liderima, regulatorima i ljudima na koje to utiče.

Također, učenje jezika metrika i politika pravednosti štedi vrijeme kasnije. Iskreno, to je kao kupovina karte prije putovanja - nesavršena, ali daleko bolja od vibracija. [2]

Vrste pristranosti umjetne inteligencije koje ćete zapravo vidjeti u prirodi 🧭

Pristrasnost se pojavljuje tokom cijelog životnog ciklusa umjetne inteligencije. Uobičajeni obrasci na koje timovi nailaze:

• Pristrasnost uzorkovanja podataka - neke grupe su nedovoljno zastupljene ili ih uopšte nema.

• Pristrasnost etiketiranja - historijske etikete kodiraju predrasude ili bučne ljudske sudove.

• Pristrasnost mjerenja - pokazatelji koji ne odražavaju ono što zaista cijenite.

• Pristrasnost u evaluaciji - testni setovi ne obuhvataju određene populacije ili kontekste.

• Pristrasnost u raspoređivanju - dobar laboratorijski model korišten u pogrešnom okruženju.

• Sistemska i ljudska pristranost - širi društveni obrasci i timski izbori koji se prenose na tehnologiju.

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

Gdje se pristranost ušunja u proces 🔍

1. Problem uokviravanja - ako cilj definirate preusko, isključujete ljude kojima bi proizvod trebao služiti.

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

3. Izbor funkcija - posrednici za osjetljive atribute mogu ponovo kreirati osjetljive atribute.

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

5. Testiranje - ako je vaš skup opcija za odustajanje iskrivljen, i vaše metrike su iskrivljene.

6. Praćenje - promjene u korisnicima ili kontekstu mogu ponovo izazvati probleme.

Regulatori naglašavaju važnost dokumentiranja rizika pravednosti tokom cijelog ovog životnog ciklusa, ne samo u vrijeme prilagođavanja modela. To je vježba u kojoj sudjeluju svi. [2]

Kako mjerimo pravednost, a da se ne vrtimo u krug? 📏

Ne postoji jedna metrika koja bi ih sve obuhvatila. Izaberite na osnovu vašeg slučaja upotrebe i štete koju želite izbjeći.

• Demografski paritet - stope odabira trebaju biti slične među grupama. Dobro za pitanja alokacije, ali može biti u sukobu s ciljevima tačnosti. [3]

• Izjednačene šanse - stope grešaka, poput lažno pozitivnih i tačno pozitivnih rezultata, trebale bi biti slične. Korisno kada se cijena grešaka razlikuje po grupama. [3]

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

Setovi alata ovo čine praktičnim izračunavanjem praznina, grafikona i kontrolnih ploča tako da možete prestati nagađati. [3]

Praktični načini za smanjenje pristranosti koji zaista djeluju 🛠️

Razmislite o slojevitim rješenjima za ublažavanje problema , a ne o jednom čarobnom metku:

• Revizije i obogaćivanje podataka - identifikacija nedostataka u pokrivenosti, prikupljanje sigurnijih podataka gdje je to zakonski propisano, uzorkovanje dokumenata.

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

• Ograničenja u obradi - dodajte ciljeve pravednosti cilju kako bi model direktno učio kompromise.

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

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

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

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

Dokaz iz stvarnog svijeta da je pristranost bitna 📸💳🏥

• Analiza lica - široko citirana istraživanja dokumentovala su velike razlike u tačnosti među spolovima i tipovima kože u komercijalnim sistemima, podstičući ovu oblast ka boljim praksama evaluacije. [4]

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

Kratka anegdota iz prakse: u anonimnoj reviziji zapošljavanja, tim je otkrio praznine u prisjećanju žena na tehničkim pozicijama. Jednostavni koraci - bolje stratificirane podjele, pregled karakteristika i određivanje pragova po grupi - zatvorili su većinu praznina uz mali kompromis u tačnosti. Ključ nije bio u jednom triku; to je bila ponovljiva petlja mjerenja-ublažavanja-praćenja.

Politika, zakon i upravljanje: kako izgleda "dobro" 🧾

Ne morate biti advokat, ali morate dizajnirati na način koji omogućava pravednost i objašnjivost:

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

• Zaštita podataka i jednakost - kada su u pitanju lični podaci, očekujte obaveze u vezi sa pravičnošću, ograničenjem svrhe i individualnim pravima; mogu se primjenjivati ​​i sektorska pravila. Unaprijed mapirajte svoje obaveze. [2]

• Upravljanje rizikom - koristite strukturirane okvire za identifikaciju, mjerenje i praćenje pristranosti kao dio širih programa upravljanja rizikom u vezi s umjetnom inteligencijom. Zapišite to. Pregledajte to. Ponovite. [1]

Mala digresija: papirologija nije samo birokratija; to je način na koji dokazuješ da si zaista obavio posao ako te neko pita.

Tabela za poređenje: alati i okviri za ukroćavanje pristranosti umjetne inteligencije 🧰📊

Svaka od ovih stvari vam pomaže da odgovorite na pitanje šta je pristrasnost umjetne inteligencije u vašem kontekstu tako što vam pruža strukturu, metrike i zajednički vokabular.

Kratak, pomalo svojeglav tijek rada 🧪

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

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

3. Napravite osnovne vrijednosti s današnjim podacima i modelom. Sačuvajte izvještaj o pravednosti.

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

5. proširite na ograničenja u obradi.

6. Ponovo procijenite skupove koji se ne slažu i predstavljaju stvarne korisnike.

7. Praćenje u produkciji - promjene u distribuciji se dešavaju; kontrolne ploče bi također trebale.

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 stalno naglašavaju važnost razmišljanja o životnom ciklusu. To funkcionira. [1]

Savjeti za komunikaciju sa zainteresovanim stranama 🗣️

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

• Koristite jednostavan jezik - recite šta bi model mogao nepravedno učiniti i ko bi mogao biti pogođen.

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

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

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

Često postavljana pitanja: šta je zapravo pristrasnost umjetne inteligencije? ❓

Nije li pristranost samo loši podaci?
Ne samo to. Podaci su važni, već i izbori modeliranja, dizajn evaluacije, kontekst implementacije i timski podsticaji utiču na ishode. [1]

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

Koju metriku pravednosti trebam koristiti?
Odaberite na osnovu vrste štete i pravila domene. Na primjer, ako lažno pozitivni rezultati više štete grupi, fokusirajte se na paritet stope grešaka (izjednačene šanse). [3]

Da li mi je potrebna pravna revizija?
Ako vaš sistem utiče na mogućnosti ili prava ljudi, da. Pravila usmjerena na potrošače i jednakost mogu se primjenjivati ​​na algoritamske odluke, a vi morate pokazati svoj rad. [2]

Završne napomene: Predugo, nisam pročitao/la 🧾✨

Ako vas neko pita šta je pristrasnost umjetne inteligencije , evo lakog odgovora: to je sistematsko iskrivljenje u rezultatima umjetne inteligencije koje može proizvesti nepravedne efekte u stvarnom svijetu. Dijagnosticirate ga pomoću metrika prilagođenih kontekstu, ublažavate ga slojevitim tehnikama i upravljate njime tokom cijelog životnog ciklusa. To nije pojedinačna greška koju treba ugušiti - to je pitanje proizvoda, politike i ljudi koje zahtijeva stalno mjerenje, dokumentaciju i skromnost. Pretpostavljam da nema čarobnog štapića... ali postoje pristojne kontrolne liste, pošteni kompromisi i bolje navike. I da, nekoliko emojija nikad ne škodi. 🙂

Reference

1. Specijalna publikacija NIST-a 1270 - Prema standardu za identifikaciju i upravljanje pristranostima u vještačkoj inteligenciji . Link

2. Ured povjerenika za informacije Ujedinjenog Kraljevstva - Šta je s pravičnošću, pristranošću i diskriminacijom? Link

3. Fairlearn dokumentacija - Uobičajene metrike pravednosti (demografski paritet, izjednačene kvote, kalibracija). Link

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

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

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama