Шта је пристрасност вештачке интелигенције (AI Bias)?

Вештачка интелигенција је свуда – тихо сортира, бодује и предлаже. То је згодно… док неке групе не погура испред, а друге остави иза. Ако сте се питали шта је пристрасност вештачке интелигенције , зашто се појављује чак и код углачаних модела и како је смањити без угрожавања перформанси, овај водич је за вас.

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Шта значи скраћеница GPT
Једноставан преглед имена и порекла GPT ознаке.

🔗 Шта је предиктивна вештачка интелигенција
Како предиктивни модели предвиђају исходе на основу историјских и актуелних података.

🔗 Шта је вештачка интелигенција отвореног кода
Дефиниција, кључне предности, изазови, лиценце и примери пројеката.

🔗 Како укључити вештачку интелигенцију у своје пословање
Корак-по-корак план, алати, токови рада и основне ствари управљања променама.

Кратка дефиниција: шта је пристрасност вештачке интелигенције?

Пристрасност вештачке интелигенције (ВИ) је када излази ВИ система систематски фаворизују или стављају у неповољан положај одређене људе или групе. Често произилази из неуравнотежених података, уских избора мерења или ширег контекста у којем је систем изграђен и коришћен. Пристрасност није увек злонамерна, али може брзо да проузрокује штету ако се не контролише. [1]

Корисна разлика: пристрасност је асиметрија у доношењу одлука, док дискриминација штетан ефекат који асиметрија може произвести у свету. Не можете увек уклонити сву пристрасност, али морате је управљати како не би створила неправедне исходе. [2]

Зашто вас разумевање предрасуда заправо чини бољим 💡

Чудно поимање, зар не? Али знање шта је пристрасност вештачке интелигенције вас чини:

• Бољи у дизајну - раније ћете уочити крхке претпоставке.

• Бољи у управљању - документоваћете компромисе уместо да их само одбијате.

• Бољи у разговорима - са лидерима, регулаторима и људима на које се то односи.

Такође, учење језика метрика и политика праведности штеди време касније. Искрено, то је као куповина мапе пре путовања - несавршена, али далеко боља од вибрација. [2]

Врсте пристрасности вештачке интелигенције које ћете заправо видети у дивљини 🧭

Пристрасност се појављује током целог животног циклуса вештачке интелигенције. Уобичајени обрасци на које тимови наилазе:

• Пристрасност узорковања података - неке групе су недовољно заступљене или их уопште нема.

• Пристрасност етикетирања - историјске етикете кодирају предрасуде или бучне људске судове.

• Пристрасност мерења - показатељи који не приказују оно што заиста цените.

• Пристрасност у евалуацији - тестови не обухватају одређене популације или контексте.

• Пристрасност распоређивања - добар лабораторијски модел коришћен у погрешном окружењу.

• Системска и људска пристрасност - шири друштвени обрасци и тимски избори који се уливају у технологију.

Користан ментални модел тела за стандардизацију групише пристрасности у људске, техничке и системске категорије и препоручује социо-техничко управљање, а не само подешавања модела. [1]

Где се пристрасност увлачи у цевовод 🔍

1. Проблем са уоквиривањем - преуско дефинишите циљ и искључујете људе којима би производ требало да служи.

2. Извори података - историјски подаци често кодирају прошле неједнакости.

3. Избор функција - прокси за осетљиве атрибуте могу поново креирати осетљиве атрибуте.

4. Обука - циљеви оптимизују просечну тачност, а не равноправност.

5. Тестирање - ако је ваш скуп избегавања искривљен, ваше метрике су такође.

6. Праћење - промене у корисницима или контексту могу поново да уведу проблеме.

Регулатори наглашавају документовање ризика по питању праведности током целог овог животног циклуса, не само у време прилагођавања модела. То је вежба у којој учествују сви. [2]

Како меримо праведност, а да се не вртимо у круг? 📏

Не постоји један показатељ који би их све контролисао. Изаберите на основу вашег случаја употребе и штетности коју желите да избегнете.

• Демографски паритет - стопе селекције треба да буду сличне у свим групама. Добро за питања расподеле, али може бити у сукобу са циљевима тачности. [3]

• Изједначене шансе - стопе грешака, попут лажно позитивних и тачно позитивних, требало би да буду сличне. Корисно када се трошкови грешака разликују по групама. [3]

• Калибрација - за исти резултат, исходи би требало да буду подједнако вероватни у свим групама. Корисно када резултати утичу на људске одлуке. [3]

Комплети алата ово чине практичним тако што израчунавају празнине, графиконе и контролне табле тако да можете престати да погађате. [3]

Практични начини за смањење предрасуда који заиста функционишу 🛠️

Размислите о слојевитим ублажавањима , а не о једном „сребрном метку“:

• Ревизије података и обогаћивање - идентификујте празнине у покривености, прикупљајте безбедније податке тамо где је то законом дозвољено, узорковање докумената.

• Поновно тежирање и поновно узорковање - прилагодите дистрибуцију обуке да бисте смањили асиметрију.

• Ограничења у току обраде - додајте циљеве праведности циљу како би модел директно учио компромисе.

• Адверзарно дебијзинг - тренирајте модел тако да осетљиви атрибути нису предвидљиви из интерних репрезентација.

• Накнадна обрада - калибришите прагове одлучивања по групи када је то прикладно и законито.

• Провере „људски интеракцијски процес“ – упарите моделе са објашњивим резимеима и путањама ескалације.

Библиотеке отвореног кода попут AIF360 и Fairlearn пружају и метрике и алгоритме за ублажавање. Нису магичне, али ће вам дати систематску почетну тачку. [5][3]

Доказ из стварног света да је пристрасност важна 📸💳🏥

• Анализа лица - широко цитирана истраживања документовала су велике разлике у тачности између полова и типова коже у комерцијалним системима, подстичући област ка бољим праксама евалуације. [4]

• Одлуке са високим улогом (кредит, запошљавање, становање) - чак и без намере, пристрасни исходи могу бити у супротности са правичношћу и дужностима борбе против дискриминације. Превод: одговорни сте за последице, а не само за код. [2]

Кратка анегдота из праксе: у анонимизованој ревизији запошљавања, тим је открио празнине у запамћености жена на техничким позицијама. Једноставни кораци - боље стратификоване поделе, преглед карактеристика и одређивање прагова по групи - затворили су већи део празнине уз мали компромис у тачности. Кључ није био у једном трику; то је била понављајућа петља мерења-ублажавања-праћења.

Политика, закон и управљање: како изгледа „добро“ 🧾

Не морате бити адвокат, али морате дизајнирати тако да буде правичан и објашњив:

• Принципи правичности - вредности усмерене на човека, транспарентност и недискриминација током целог животног циклуса. [1]

• Заштита података и једнакост - тамо где су у питању лични подаци, очекујте обавезе у вези са правичношћу, ограничењем сврхе и индивидуалним правима; могу се применити и секторска правила. Унапред планирајте своје обавезе. [2]

• Управљање ризицима - користите структуриране оквире за идентификацију, мерење и праћење пристрасности као дела ширих програма за управљање ризиком од вештачке интелигенције. Запишите то. Прегледајте то. Поновите. [1]

Мала дигресија: папирологија није само бирократија; то је начин на који доказујете да сте заиста обавили посао ако вас неко пита.

Табела за поређење: алати и оквири за укроћавање пристрасности вештачке интелигенције 🧰📊

Свако од њих вам помаже да одговорите на то шта је пристрасност вештачке интелигенције у вашем контексту тако што вам даје структуру, метрике и заједнички речник.

Кратак, помало тврдоглав процес рада 🧪

1. Наведите штету коју желите да избегнете - штету у расподели, разлике у стопи грешака, штету у достојанству итд.

2. Изаберите метрику усклађену са том штетом - нпр. изједначене шансе ако је паритет грешака важан. [3]

3. Направите основне вредности са данашњим подацима и моделом. Сачувајте извештај о праведности.

4. Прво испробајте решења са ниским трењем - боље поделе података, прагове или поновно тежирање.

5. ескалирајте на ограничења у току обраде.

6. Поново процените скупове резервисаних опција који представљају стварне кориснике.

7. Праћење у производњи - промене у дистрибуцији се дешавају; контролне табле би такође требало да се дешавају.

8. Документујте компромисе - правичност је контекстуална, зато објасните зашто сте изабрали паритет X уместо паритета Y. [1][2]

Регулатори и тела за стандардизацију стално наглашавају размишљање о животном циклусу са разлогом. То функционише. [1]

Савети за комуникацију са заинтересованим странама 🗣️

• Избегавајте објашњења која се заснивају искључиво на математици - прво покажите једноставне графиконе и конкретне примере.

• Користите једноставан језик - реците шта би модел могао да уради неправедно и ко би могао бити погођен.

• Површински компромиси - ограничења правичности могу променити тачност; то није грешка ако смањује штету.

• Планирајте непредвиђене ситуације - како паузирати или вратити се уназад ако се појаве проблеми.

• Позовите на испитивање - спољни преглед или увођење у ред открива слепе тачке. Нико то не воли, али помаже. [1][2]

Најчешћа питања: шта је заправо пристрасност вештачке интелигенције? ❓

Зар пристрасност није само лоши подаци?
Не само. Подаци су важни, већ и избори моделирања, дизајн евалуације, контекст примене и тимски подстицаји утичу на исходе. [1]

Могу ли потпуно елиминисати пристрасност?
Обично не. Циљ је да управљате пристрасношћу како не би изазвала неправедне ефекте - размишљајте о смањењу и управљању, а не о савршенству. [2]

Коју метрику правичности треба да користим?
Изаберите на основу врсте штете и правила домена. На пример, ако лажно позитивни резултати више штете групи, фокусирајте се на паритет стопе грешака (изједначене шансе). [3]

Да ли ми је потребна правна ревизија?
Ако ваш систем дотиче могућности или права људи, да. Правила усмерена ка потрошачима и једнакости могу се применити на алгоритамске одлуке, а ви морате да покажете свој рад. [2]

Завршне напомене: Предугачко, нисам прочитао/ла 🧾✨

Ако вас неко пита шта је пристрасност вештачке интелигенције , ево једноставног одговора: то је систематско искривљење у резултатима вештачке интелигенције које може произвести неправедне ефекте у стварном свету. Дијагностикујете је помоћу метрика прилагођених контексту, ублажите је слојевитим техникама и управљате њоме током целог животног циклуса. То није једна грешка коју треба уништити - то је питање производа, политике и људи које захтева стално мерење, документовање и скромност. Претпостављам да нема чаробног решења... али постоје пристојне контролне листе, искрени компромиси и боље навике. И да, неколико емоџија никада не шкоди. 🙂

Референце

1. Специјална публикација NIST-а 1270 - Ка стандарду за идентификовање и управљање пристрасношћу у вештачкој интелигенцији . Линк

2. Канцеларија повереника за информације Уједињеног Краљевства - Шта је са правичношћу, пристрасношћу и дискриминацијом? Линк

3. Документација Fairlearn-а - Уобичајене метрике праведности (демографски паритет, изједначене шансе, калибрација). Линк

4. Буоламвини, Ј. и Гебру, Т. (2018). Нијансе полова: Интерсекцијске разлике у тачности у комерцијалној класификацији полова . FAT* / PMLR. Линк

5. IBM Research - Представљамо AI Fairness 360 (AIF360) . Линк

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама