什麼是演算法偏差？
Posted: Tue Dec 03, 2024 9:10 am
演算法偏差是指電腦系統中的系統性和可重複性錯誤，這些錯誤會產生不公平的結果，例如使任意一組使用者相對於其他使用者享有特權。隨著人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 應用日益滲透到我們生活的各個方面，這是當今普遍關注的問題。
演算法偏差解釋
想像一個簡單的決策工具，就像一頂分類帽，可 波斯尼亞和黑塞哥維那電話號碼列表 以將人們分為不同的類別。但是，如果帽子在學習其任務時只接觸過特定類型的人呢？然後，它可能會誤判那些不符合「通常」標準的人，對那些符合「通常」標準的人表現出偏見。這就是演算法偏差的癥結所在。
這種偏見源自於人工智慧開發過程中的傾斜或有限的輸入資料、不公平的演算法或排他性做法。解決這個問題至關重要，因為人工智慧系統現在涉及醫療保健、金融和刑事司法等重要領域，在這些領域，有偏見的決策可能會導致有害影響。
有幾個因素會導致演算法偏差：
數據偏差。如果用於訓練人工智慧系統的資料不能代表整個群體，那麼演算法的決策可能有利於它所訓練的群體。
設計上的偏見。如果人工智慧設計者存在隱性偏見，這些偏見可能會在不知不覺中轉移到系統的行為中。
社會技術因素。其中包括社會、經濟和文化背景對人工智慧系統設計、部署和使用方式的影響，這可能會帶來偏見。
在機器學習過程中可能會引入多種類型的演算法偏差。例如，預處理偏誤源自於偏誤的資料清理過程，當人工智慧系統確認預先存在的信念或刻板印象時，就會出現確認偏誤，當某些群體被系統性地排除在訓練資料之外時，就會出現排除偏差，而演算法或模型偏差則來自於有利於某些結果或群體。了解這些類型的偏見對於建立公平公正的人工智慧系統至關重要。
演算法偏差的例子
現實世界的例子可以闡明演算法偏差的概念：
招聘算法。亞馬遜曾經建立了一個人工智慧系統來自動化其招募流程。該演算法根據十多年來提交給公司的簡歷進行訓練，這些簡歷主要來自男性。因此，該系統開始偏愛男性候選人而不是女性，表現出明顯的偏見。
臉部辨識系統。大量研究發現，臉部辨識演算法（例如用於監控或智慧型手機解鎖的演算法）通常在處理深色皮膚和女性臉孔時表現不佳。這主要是由於訓練資料集缺乏多樣性。
展望未來，隨著人工智慧系統越來越融入我們的日常生活，不受控制的演算法偏差的潛在影響可能會更加明顯。預測性警務可能會不公平地針對特定社區，信用評分演算法可能會對某些社會經濟群體造成不成比例的不利影響，個人化教育工具可能會限制某些學生的學習機會。人工智慧對社會的未來影響凸顯了現在解決演算法偏見的重要性，以確保人工智慧驅動的決策公平、公正並代表社會的各個方面。
避免演算法偏差的最佳實踐
解決演算法偏差需要在人工智慧系統開發的不同階段做出認真的努力：
多樣化且具代表性的數據。確保用於訓練機器學習模型的資料能夠代表系統將服務的所有人口統計資料。
偏見審計。定期測試和審查人工智慧系統是否存在潛在偏見和公平性。
透明度。保留有關人工智慧系統如何做出決策的清晰文件。
包容性的開發團隊。擁有多元化的人工智慧開發團隊可以幫助檢查和平衡可能被忽視的偏見。
觀點：我們需要一種不同的方法來克服演算法偏差
我第一次意識到我的資料集有偏差是在情緒分析模型的訓練過程中。我發現，即使類別之間的分佈不平衡也可能會導致偏差的結果，我的模型預測「快樂」標籤比「中性」標籤更準確。我透過對資料進行過採樣/欠採樣解決了這個問題，但這讓我更加意識到透明度和平衡資料集在建立公平的自動化系統中的重要性。
除了多樣化的數據、偏見審計、透明度和包容性團隊之外，我們還需要像可解釋的人工智慧這樣的系統來檢測演算法中的偏見。此外，必須透過法律來迫使公司遵守人工智慧的公平、責任、透明度和道德 (FATE)。
在我看來，所有數據都可能包含一些偏見，因為它是從人類收集的，而人類對種族、膚色、宗教、制度和信仰有固有的偏見。目前要完全消除這個問題相當困難。然而，隨著更先進的人工智慧的出現，我們可能會看到演算法能夠以更平衡的方式從環境中學習，並建立對所有人公平工作的應用程式。例如， OpenAI 在「超級對齊」方面的工作旨在確保超越人類智慧的人工智慧系統與人類的價值和目標保持一致。
我們希望，隨著人工智慧能力的進步，我們可以利用它們來抵消人類的偏見，開發出造福我們所有人的人工智慧，而不是損害我們自己。適當的監督和深思熟慮的設計將是釋放人工智慧對抗系統性
演算法偏差解釋
想像一個簡單的決策工具，就像一頂分類帽，可 波斯尼亞和黑塞哥維那電話號碼列表 以將人們分為不同的類別。但是，如果帽子在學習其任務時只接觸過特定類型的人呢？然後，它可能會誤判那些不符合「通常」標準的人，對那些符合「通常」標準的人表現出偏見。這就是演算法偏差的癥結所在。
這種偏見源自於人工智慧開發過程中的傾斜或有限的輸入資料、不公平的演算法或排他性做法。解決這個問題至關重要，因為人工智慧系統現在涉及醫療保健、金融和刑事司法等重要領域，在這些領域，有偏見的決策可能會導致有害影響。
有幾個因素會導致演算法偏差：
數據偏差。如果用於訓練人工智慧系統的資料不能代表整個群體，那麼演算法的決策可能有利於它所訓練的群體。
設計上的偏見。如果人工智慧設計者存在隱性偏見，這些偏見可能會在不知不覺中轉移到系統的行為中。
社會技術因素。其中包括社會、經濟和文化背景對人工智慧系統設計、部署和使用方式的影響，這可能會帶來偏見。
在機器學習過程中可能會引入多種類型的演算法偏差。例如，預處理偏誤源自於偏誤的資料清理過程，當人工智慧系統確認預先存在的信念或刻板印象時，就會出現確認偏誤，當某些群體被系統性地排除在訓練資料之外時，就會出現排除偏差，而演算法或模型偏差則來自於有利於某些結果或群體。了解這些類型的偏見對於建立公平公正的人工智慧系統至關重要。
演算法偏差的例子
現實世界的例子可以闡明演算法偏差的概念：
招聘算法。亞馬遜曾經建立了一個人工智慧系統來自動化其招募流程。該演算法根據十多年來提交給公司的簡歷進行訓練，這些簡歷主要來自男性。因此，該系統開始偏愛男性候選人而不是女性，表現出明顯的偏見。
臉部辨識系統。大量研究發現，臉部辨識演算法（例如用於監控或智慧型手機解鎖的演算法）通常在處理深色皮膚和女性臉孔時表現不佳。這主要是由於訓練資料集缺乏多樣性。
展望未來，隨著人工智慧系統越來越融入我們的日常生活，不受控制的演算法偏差的潛在影響可能會更加明顯。預測性警務可能會不公平地針對特定社區，信用評分演算法可能會對某些社會經濟群體造成不成比例的不利影響，個人化教育工具可能會限制某些學生的學習機會。人工智慧對社會的未來影響凸顯了現在解決演算法偏見的重要性，以確保人工智慧驅動的決策公平、公正並代表社會的各個方面。
避免演算法偏差的最佳實踐
解決演算法偏差需要在人工智慧系統開發的不同階段做出認真的努力：
多樣化且具代表性的數據。確保用於訓練機器學習模型的資料能夠代表系統將服務的所有人口統計資料。
偏見審計。定期測試和審查人工智慧系統是否存在潛在偏見和公平性。
透明度。保留有關人工智慧系統如何做出決策的清晰文件。
包容性的開發團隊。擁有多元化的人工智慧開發團隊可以幫助檢查和平衡可能被忽視的偏見。
觀點：我們需要一種不同的方法來克服演算法偏差
我第一次意識到我的資料集有偏差是在情緒分析模型的訓練過程中。我發現，即使類別之間的分佈不平衡也可能會導致偏差的結果，我的模型預測「快樂」標籤比「中性」標籤更準確。我透過對資料進行過採樣/欠採樣解決了這個問題，但這讓我更加意識到透明度和平衡資料集在建立公平的自動化系統中的重要性。
除了多樣化的數據、偏見審計、透明度和包容性團隊之外，我們還需要像可解釋的人工智慧這樣的系統來檢測演算法中的偏見。此外，必須透過法律來迫使公司遵守人工智慧的公平、責任、透明度和道德 (FATE)。
在我看來，所有數據都可能包含一些偏見，因為它是從人類收集的，而人類對種族、膚色、宗教、制度和信仰有固有的偏見。目前要完全消除這個問題相當困難。然而，隨著更先進的人工智慧的出現，我們可能會看到演算法能夠以更平衡的方式從環境中學習，並建立對所有人公平工作的應用程式。例如， OpenAI 在「超級對齊」方面的工作旨在確保超越人類智慧的人工智慧系統與人類的價值和目標保持一致。
我們希望，隨著人工智慧能力的進步，我們可以利用它們來抵消人類的偏見，開發出造福我們所有人的人工智慧，而不是損害我們自己。適當的監督和深思熟慮的設計將是釋放人工智慧對抗系統性