AI Bias дегеніміз не?

AI барлық жерде - тыныш сұрыптайды, ұпай жинайды және ұсынады. Бұл ыңғайлы... ол кейбір топтарды алға тартып, басқаларын артта қалдырмайынша. AI бейімділігі деген не , неге ол тіпті жылтыратылған модельдерде пайда болады және оны өнімділікті төмендетпей қалай азайтуға болатынын білсеңіз

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 GPT нені білдіреді
GPT атауы мен шығу тегінің қарапайым ағылшынша бөлінуі.

🔗 Болжалды AI дегеніміз не
Болжамдық үлгілер тарихи және тірі деректерден нәтижелерді қалай болжайды.

🔗 Ашық бастапқы AI дегеніміз не
Анықтама, негізгі артықшылықтар, қиындықтар, лицензиялар және жоба мысалдары.

🔗 AI-ны бизнесіңізге қалай қосуға болады
Қадамдық жол картасы, құралдар, жұмыс процестері және өзгерістерді басқарудың маңызды элементтері.

Жылдам анықтама: AI Bias дегеніміз не?

AI бұрмалануы - бұл AI жүйесінің нәтижелері белгілі бір адамдарға немесе топтарға жүйелі түрде қолайлы немесе жағымсыз әсер ететін кезде. Ол көбінесе теңгерімсіз деректерден, тар өлшем таңдауларынан немесе жүйе құрастырылған және пайдаланылатын кеңірек контекстен туындайды. Біржақтылық әрқашан зиянды емес, бірақ бақылаусыз қалдырылған жағдайда, ол зиянның көлемін тез арттыруы мүмкін. [1]

Пайдалы айырмашылық: біржақтылық - шешім қабылдаудағы қиғаштық, ал кемсітушілік - бұл қиғаштық әлемде тудыруы мүмкін зиянды әсер. Сіз әрқашан барлық қиғаштықтарды жоя алмайсыз, бірақ әділетсіз нәтижелерге жол бермеу үшін оны басқаруыңыз керек. [2]

Неліктен біржақтылықты түсіну сізді жақсырақ етеді 💡

Біртүрлі қабылдау, солай ма? Бірақ AI бейімділігінің не екенін сізді:

• Дизайнда жақсырақ - сіз нәзік болжамдарды ертерек байқайсыз.

• Басқаруда жақсырақ - сіз қолмен сермеудің орнына келіссөздерді құжаттайсыз.

• Көшбасшылармен, реттеушілермен және зардап шеккен адамдармен сөйлесу жақсы

Сондай-ақ, әділдік өлшемдері мен саясатының тілін үйрену кейінірек уақытты үнемдейді. Шынымды айтсам, бұл саяхат алдында картаны сатып алу сияқты - жетілмеген, бірақ дірілден әлдеқайда жақсы. [2]

Жабайы табиғатта көретін AI бейімділігінің түрлері 🧭

Қиындық AI өмірлік циклінде көрінеді. Жалпы үлгілер командалары жұмыс істейді:

• Деректерді іріктеу бұрмалануы - кейбір топтар жеткіліксіз ұсынылған немесе жоқ.

• Белгілердің бұрмалануы - тарихи белгілер теріс пікірді немесе адамның шулы пікірлерін кодтайды.

• Өлшеу объектісі - сіз шынымен бағалайтын нәрсені түсірмейтін прокси.

• Бағалау бұрмалануы - сынақ жинақтары белгілі бір популяцияларды немесе контексттерді өткізіп жібереді.

• Орналастыруға бейімділік - дұрыс емес параметрде қолданылатын жақсы зертханалық модель.

• Жүйелік және адамдық бейімділік - кеңірек әлеуметтік үлгілер мен командалық таңдаулар технологияға енеді.

Стандарттар органдарының пайдалы психикалық моделі бейтараптықты адамдық, техникалық және жүйелік үлгілік түзетулерді ғана емес, әлеуметтік-техникалық ұсынады [1]

Қиындық қай жерде 🔍

1. Проблеманы құру - мақсатты тым тар анықтаңыз және сіз өнім қызмет етуі керек адамдарды қоспайсыз.

2. Деректер көзі - тарихи деректер жиі өткен теңсіздіктерді кодтайды.

3. Мүмкіндік таңдаулары - сезімтал атрибуттарға арналған проксилер сезімтал атрибуттарды қайта жасай алады.

4. Тренинг – мақсаттар үлестік емес, орташа дәлдік үшін оңтайландырылады.

5. Тестілеу - егер күту жиынтығы қисық болса, сіздің көрсеткіштеріңіз де болады.

6. Мониторинг – пайдаланушылардағы немесе контексттегі өзгерістер мәселелерді қайта енгізуі мүмкін.

Реттеушілер үлгіге сәйкес келетін уақытта ғана емес, осы өмірлік циклде әділдік тәуекелдерін құжаттауға баса назар аударады. Бұл барлық қолға арналған жаттығу. [2]

Шеңберге шықпай-ақ әділдікті қалай өлшейміз? 📏

Олардың барлығын басқаратын бір метрика жоқ. Қолдану жағдайыңызға және аулақ болғыңыз келетін зиянға қарай таңдаңыз.

• Демографиялық паритет – іріктеу көрсеткіштері топтар бойынша бірдей болуы керек. Бөлу сұрақтары үшін жақсы, бірақ дәлдік мақсаттарына қайшы келуі мүмкін. [3]

• Теңестірілген коэффициенттер – жалған позитивтер мен шынайы позитивтер сияқты қателік мөлшерлемелері ұқсас болуы керек. Қателердің құны топ бойынша әр түрлі болған кезде пайдалы. [3]

• Калибрлеу - бірдей балл үшін нәтижелер топтар арасында бірдей ықтимал болуы керек. Ұпайлар адам шешімдерін басқарғанда пайдалы. [3]

Құралдар жинағы мұны бос орындарды, сызбаларды және бақылау тақталарын есептеу арқылы практикалық етеді, осылайша болжауды тоқтатуға болады. [3]

Іс жүзінде жұмыс істейтін біржақтылықты азайтудың практикалық жолдары 🛠️

Бір күміс оқтан гөрі көп қабатты жұмсартуды ойлаңыз

• Деректерді тексеру және байыту - қамтудағы кемшіліктерді анықтау, заңды болған жағдайда қауіпсіз деректерді жинау, құжат таңдау.

• Қайта өлшеу және қайта іріктеу - қиғаштықты азайту үшін жаттығу үлестірімін реттеңіз.

• Өңдеу кезіндегі шектеулер – модельдің тікелей айырбастарды үйренуі үшін мақсатқа әділдік мақсаттарын қосыңыз.

• Қарсыластықты жою - ішкі көріністерден сезімтал атрибуттарды болжауға болмайтындай етіп үлгіні жаттықтыру.

• Пост-өңдеу – орынды және заңды болған кезде әр топ үшін шешім табалдырықтарын калибрлеу.

• Циклдегі адам тексерулері – түсіндірілетін жиынтықтар мен эскалация жолдары бар жұп модельдер.

AIF360 және Fairlearn сияқты ашық бастапқы кітапханалар көрсеткіштерді де, жұмсарту алгоритмдерін де қамтамасыз етеді. Олар сиқырлы емес, бірақ олар сізге жүйелі бастау нүктесін береді. [5][3]

Біржақтылықтың маңызды екендігінің нақты дәлелі 📸💳🏥

• Бет-әлпет талдауы - кең сілтеме жасалған зерттеулер коммерциялық жүйелердегі гендерлік және тері типтері топтары арасындағы үлкен дәлдік айырмашылықтарын құжаттады, бұл өрісті бағалау тәжірибесін жақсартуға итермеледі. [4]

• Жоғары тәуекелді шешімдер (несие, жалдау, баспана) – ниет болмаса да, біржақты нәтижелер әділдік пен кемсітушілікке қарсы міндеттерге қайшы келуі мүмкін. Аударма: сіз тек код емес, әсерлер үшін жауап бересіз. [2]

Тәжірибеден жылдам анекдот: анонимді жалдау экранындағы аудитте команда техникалық рөлдердегі әйелдерді еске түсіруде кемшіліктерді тапты. Қарапайым қадамдар - жақсырақ стратификацияланған бөлулер, мүмкіндіктерді шолу және әр топ үшін шекті мәндер - шағын дәлдікпен айырбастың көп бөлігін жапты. Кілт бір қулық емес еді; бұл қайталанатын өлшеу – жұмсарту – бақылау циклі болды.

Саясат, заң және басқару: «жақсы» қандай көрінеді 🧾

Сізге заңгер болудың қажеті жоқ, бірақ әділдік пен түсінікті болу үшін дизайн жасау керек:

• Әділдік принциптері – адамға бағытталған құндылықтар, ашықтық және өмірлік циклде кемсітпеу. [1]

• Деректерді қорғау және теңдік - жеке деректерге қатысты әділдік, мақсатты шектеу және жеке құқықтар бойынша міндеттер күтіңіз; сектор ережелері де қолданылуы мүмкін. Міндеттемелеріңізді ертерек картаға түсіріңіз. [2]

• Тәуекелдерді басқару - кеңірек AI тәуекел бағдарламаларының бөлігі ретінде біржақтылықты анықтау, өлшеу және бақылау үшін құрылымдық құрылымдарды пайдаланыңыз. Жазыңыз. Оны қарап шығыңыз. Қайталау. [1]

Кішігірім: қағазбастылық жай ғана бюрократия емес; егер біреу сұраса, сіз шынымен жұмыс істегеніңізді осылай дәлелдейсіз

Салыстыру кестесі: AI бейімділігін жоюға арналған құралдар мен құрылымдар 🧰📊

Олардың әрқайсысы құрылымды, көрсеткіштерді және ортақ сөздік қорын бере отырып, сіздің контекстіңізде AI бейімділігі дегенге

Қысқа, сәл пікірі бар жұмыс процесі 🧪

1. Өзіңіз аулақ болғыңыз келетін зиянды көрсетіңіз - бөлу зияны, қателер деңгейінің айырмашылығы, абыройға нұқсан келтіру және т.б.

2. Сол зиянға сәйкес метриканы таңдаңыз - мысалы, қате теңдігі маңызды болса, теңестірілген коэффициенттер. [3]

3. Бүгінгі деректермен және үлгімен негізгі сызықтарды іске қосыңыз Әділдік туралы есепті сақтаңыз.

4. Алдымен төмен үйкелісті түзетулерді қолданып көріңіз - деректерді жақсырақ бөлу, шекті анықтау немесе қайта салмақтау.

5. Қажет болса, өңдеудегі шектеулерге дейін көтеріңіз

6. Нақты пайдаланушыларды білдіретін күту жиындарын қайта бағалаңыз

7. Өндірістегі монитор - тарату ауысымдары орын алады; бақылау тақталары да керек.

8. Құжат алмасу – әділдік контекстік болып табылады, сондықтан неліктен Y паритетінен Х паритетін таңдағаныңызды түсіндіріңіз. [1][2]

Реттеушілер мен стандарттар органдары белгілі бір себептермен өмірлік циклді ойлауға баса назар аударады. Ол істейді. [1]

Мүдделі тараптарға арналған байланыс кеңестері 🗣️

• Тек математикалық түсініктемелерден аулақ болыңыз - алдымен қарапайым диаграммалар мен нақты мысалдарды көрсетіңіз.

• Қарапайым тіл қолданыңыз - модель нені әділетсіз жасай алатынын және кімге әсер етуі мүмкін екенін айтыңыз.

• Беткі келіссөздер - әділдік шектеулері дәлдікті өзгертуі мүмкін; егер ол зиянды азайтса, бұл қате емес.

• Күтпеген жағдайларды жоспарлаңыз - мәселелер пайда болса, қалай кідіртуге немесе кері қайтаруға болады.

• Тексеруді шақырыңыз - сыртқы шолу немесе қызыл топ соқыр дақтарды ашады. Оны ешкім жақсы көрмейді, бірақ ол көмектеседі. [1][2]

Жиі қойылатын сұрақтар: AI бейімділігі дегеніміз не? ❓

Біржақтылық жай ғана жаман деректер емес пе?
Тек емес. Деректер маңызды, бірақ модельдеу таңдауы, бағалау дизайны, орналастыру контексті және командалық ынталандырулардың барлығы нәтижелерге әсер етеді. [1]

Мен біржақтылықты толығымен жоя аламын ба?
Әдетте жоқ. Сіз әділетсіз әсерлерді тудырмайтындай етіп біржақтылықты басқаруды [2]

Қандай әділдік көрсеткішін қолдануым керек?
Зиян түрі мен домен ережелері негізінде таңдаңыз. Мысалы, егер жалған позитивтер топқа көбірек зиян тигізсе, қателік тепе-теңдігіне (теңделген коэффициенттерге) назар аударыңыз. [3]

Маған заңды тексеру керек пе?
Егер сіздің жүйеңіз адамдардың мүмкіндіктеріне немесе құқықтарына әсер етсе, иә. Тұтынушыға және теңдікке бағытталған ережелер алгоритмдік шешімдерге қолданылуы мүмкін және сіз өз жұмысыңызды көрсетуіңіз керек. [2]

Қорытынды ескерту: тым ұзақ, оқымадым 🧾✨

Егер біреу сізден AI бейімділігі деген не деп , мұнда жеңіл жауап: бұл нақты әлемде әділетсіз әсерлер тудыруы мүмкін AI нәтижелеріндегі жүйелі қиғаштық. Сіз оны мәтінмәнге сәйкес көрсеткіштермен диагностикалайсыз, оны деңгейлі әдістермен жұмсартасыз және оны бүкіл өмірлік циклде басқарасыз. Бұл сквош үшін бір қате емес - бұл өлшеудің, құжаттаманың және кішіпейілділіктің тұрақты барабан дыбысын талап ететін өнім, саясат және адамдар сұрағы. Менің ойымша, бұл жерде күміс оқ жоқ... бірақ лайықты бақылау тізімдері, адал келіссөздер және жақсы әдеттер бар. Иә, бірнеше эмодзилер ешқашан ауырмайды. 🙂

Анықтамалар

1. NIST арнайы басылымы 1270 - Жасанды интеллекттегі ауытқуларды анықтау және басқару стандартына . Сілтеме

2. Ұлыбританияның ақпараттық комиссарының кеңсесі - Әділдік, біржақтылық және кемсітушілік туралы не деуге болады? Сілтеме

3. Fairlearn құжаттамасы - Әділдіктің жалпы көрсеткіштері (демографиялық теңдік, теңестірілген коэффициенттер, калибрлеу). Сілтеме

4. Буламвини, Дж. және Гебру, Т. (2018). Гендерлік реңктер: Коммерциялық гендерлік жіктеудегі қиылысу дәлдігінің айырмашылығы . FAT* / PMLR. Сілтеме

5. IBM Research - AI Fairness 360 (AIF360) нұсқасын енгізу . Сілтеме

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы