Partiskhet

Vad betyder partiskhet i AI:s inlärningsprocesser?

Inom AI syftar partiskhet på systematiska fel som kan leda till orättvisa resultat. Det uppstår när en AI-modell ger resultat som är partiska på grund av felaktiga antaganden i maskininlärningsprocessen. Dessa antaganden kan komma från datan som används för att träna modellen, själva algoritmerna eller under implementerings- och användningsfaserna.

Hur påverkar partiskhet inlärningsprocessen i AI?

Partiskhet kan snedvrida inlärningsprocessen på flera sätt:

• Noggrannhet: En partisk modell kan prestera bra på träningsdata men misslyckas med att generalisera till ny, osedd data.
• Rättvisa: Vissa grupper kan missgynnas eller gynnas orättvist baserat på partiska modellprediktioner.
• Tillförlitlighet: Förtroendet för AI-system minskar när de ger partiska eller orättvisa resultat.

Verkliga exempel på AI-partiskhet

• Ansiktsigenkänning: System har visat sig vara mindre exakta för personer med mörkare hudtoner.
• Rekryteringsalgoritmer: Vissa AI-drivna rekryteringsverktyg har visat sig favorisera manliga kandidater framför kvinnliga på grund av partisk träningsdata.
• Kreditbedömning: AI-modeller kan upprätthålla ekonomisk diskriminering om de tränas på partisk historisk data.

Vad är partiskhetsminskning?

Partiskhetsminskning innebär en systematisk process för att identifiera, åtgärda och minska partiskhet inom olika system, särskilt inom artificiell intelligens (AI) och maskininlärningsmodeller (ML). I dessa sammanhang kan partiskhet leda till resultat som är orättvisa, felaktiga eller till och med skadliga. Därför är det avgörande att minska partiskheten för att säkerställa ett ansvarsfullt och etiskt införande av AI-teknologier. Partiskhetsminskning innefattar inte bara tekniska justeringar utan kräver även en bred förståelse för sociala och etiska konsekvenser, eftersom AI-system speglar den data och de mänskliga beslut de bygger på.

Förståelse för partiskhet i AI

Partiskhet i AI uppstår när maskininlärningsmodeller genererar resultat som speglar förutfattade antaganden eller systematiska orättvisor som finns i träningsdatan. Det finns flera källor och former av partiskhet i AI-system:

• Partisk träningsdata: En vanlig källa till partiskhet kommer från själva datan. Om träningsdatan underrepresenterar vissa grupper eller innehåller historiska fördomar kan modellen lära sig att replikera dessa partiskheter. Till exempel kan partiska dataset som används för att träna rekryteringsalgoritmer leda till köns- eller rasdiskriminering, som i fallet med Amazons AI-rekryteringsverktyg som gynnade manliga kandidater på grund av obalanserad historisk meritdata källa.
• Proxyvariabler: Det är variabler som till synes är neutrala men fungerar som ombud för partiska attribut. Exempelvis kan postnummer användas som proxy för etnicitet och därmed leda till oavsiktlig raspartiskhet i modeller.
• Algoritmdesign: Även med goda avsikter kan algoritmer koda in partiskheter om deras skapare har omedvetna fördomar eller om systemets design i sig reflekterar samhälleliga partiskheter. Algoritmgranskningar och tvärvetenskapliga samarbeten är viktiga för att identifiera och åtgärda dessa partiskheter på ett effektivt sätt källa.

Strategier för partiskhetsminskning

Partiskhetsminskning i AI kan grovt delas in i tre steg: förbearbetning, under bearbetning och efterbearbetning. Varje steg adresserar partiskhet vid olika punkter i modellens utvecklingslivscykel.

Förbearbetningstekniker

• Datainsamling: Samla in olika och balanserade dataset från flera källor för att säkerställa tillräcklig representation av alla undergrupper. Till exempel kan köns- och etnisk balans i träningsdata för ett rekryterings-AI-system bidra till att minska partiskhet vid kandidatbedömning.
• Datarensning: Ta bort eller korrigera partiska dataposter för att förhindra att de snedvrider modellens prediktioner. Tekniker som omprovtagning eller omviktning av data kan ge bättre balans.
• Feature engineering: Justera eller ta bort egenskaper som kan fungera som proxy för skyddade attribut för att undvika indirekt partiskhet i modellresultaten.

Exempel på användning:
I ett rekryterings-AI-system kan förbearbetning innebära att säkerställa att träningsdatan innehåller en balanserad representation av kön och etnicitet, vilket minskar partiskhet vid kandidatbedömning.

Under bearbetning-tekniker

• Algoritmjusteringar: Modifiera algoritmer för att inkludera rättvisekrav under modellträning kan bidra till att minska partiskhet. Tekniker som rättviseinriktade algoritmer är utformade för att minimera skillnader mellan olika demografiska grupper.
• Adversarial debiasing: Träna modellen tillsammans med en motpart som upptäcker och motverkar partiskhet, vilket skapar en återkopplingsslinga där modellen lär sig att undvika partiska beslut.

Exempel på användning:
Ett AI-verktyg för låneansökningar kan implementera rättviseinriktade algoritmer för att undvika diskriminering av sökande baserat på ras eller kön under beslutsprocessen.

Efterbearbetningstekniker

• Utfallsmodifiering: Justera modellens prediktioner efter träning för att uppfylla rättvisekriterier. Tekniker som omkalibrering av prediktioner för att säkerställa rättvisa resultat mellan grupper används ofta.
• Partiskhetsgranskningar: Regelbunden granskning av modellens utdata för att identifiera och korrigera partiska beslut är avgörande. Sådana granskningar kan avslöja partiskheter som uppstår vid verklig användning, vilket möjliggör snabba åtgärder.

Exempel på användning:
Ett AI-system för sjukvårdsdiagnostik kan använda efterbearbetning för att säkerställa att dess rekommendationer är rättvisa mellan olika demografiska grupper.

Typer av datapartiskhet

1. Bekräftelsepartiskhet

Bekräftelsepartiskhet uppstår när data väljs eller tolkas på ett sätt som bekräftar redan existerande uppfattningar eller hypoteser. Detta kan leda till snedvridna resultat eftersom motsägande data ignoreras eller undervärderas. Exempelvis kan en forskare fokusera på data som stöder den egna hypotesen och bortse från data som utmanar den. Enligt Codecademy leder bekräftelsepartiskhet ofta till att data tolkas på ett sätt som omedvetet stödjer den ursprungliga hypotesen, vilket snedvrider dataanalys och beslutsprocess.

2. Urvalspartiskhet

Urvalspartiskhet uppstår när urvalsdata inte är representativ för den population som ska analyseras. Detta sker vid icke-slumpmässigt urval eller när vissa datagrupper systematiskt utesluts. Om en studie om konsumentbeteende till exempel bara inkluderar data från stadsområden, kan den inte rättvist spegla konsumtionsmönster på landsbygden. Som Pragmatic Institute påpekar kan urvalspartiskhet bero på dålig studiedesign eller historiska partiskheter som påverkat datainsamlingen.

3. Historisk partiskhet

Historisk partiskhet är inbäddad när data speglar tidigare fördomar eller samhällsnormer som inte längre är giltiga. Detta kan ske när dataset innehåller föråldrad information som upprätthåller stereotyper, som könsroller eller rasdiskriminering. Ett exempel är användning av historisk rekryteringsdata som diskriminerar kvinnor eller minoriteter. Amazons AI-rekryteringsverktyg bestraffade till exempel omedvetet CV:n som nämnde kvinnliga organisationer på grund av historiska könsobalanser i deras dataset.

4. Överlevnadspartiskhet

Överlevnadspartiskhet innebär att man bara fokuserar på data som “överlevt” en process och ignorerar data som inte lyckats eller uteslutits. Detta kan leda till att man överskattar framgången för ett fenomen. Till exempel, att bara studera framgångsrika startups för att fastställa framgångsfaktorer utan att ta hänsyn till de som misslyckats kan ge felaktiga slutsatser. Denna partiskhet är särskilt farlig på finansmarknader och inom investeringar, där bara framgångsrika enheter analyseras och de som misslyckats ignoreras.

5. Tillgänglighetspartiskhet

Tillgänglighetspartiskhet uppstår när beslut påverkas av den data som är lättast tillgänglig, snarare än all relevant data. Detta kan ge snedvridna insikter om den tillgängliga datan inte är representativ. Exempelvis kan nyhetsrapportering om flygolyckor göra att folk överskattar deras frekvens på grund av hur levande och tillgängliga rapporterna är. Tillgänglighetspartiskhet kan starkt påverka allmänhetens uppfattning och beslutsfattande, vilket leder till felaktiga riskbedömningar.

6. Rapporteringspartiskhet

Rapporteringspartiskhet innebär en tendens att rapportera data som visar positiva eller förväntade resultat och förbise negativa eller oväntade resultat. Detta kan ge en felaktig bild av effektiviteten för en process eller produkt. Ett exempel är att endast rapportera lyckade resultat från kliniska prövningar och ignorera de som inte visar någon effekt. Rapporteringspartiskhet är vanligt inom vetenskaplig forskning, där positiva resultat ofta lyfts fram och därmed snedvrider forskningslitteraturen.

7. Automatiseringspartiskhet

Automatiseringspartiskhet uppstår när människor litar för mycket på automatiserade system och algoritmer och antar att de är mer exakta eller objektiva än mänskliga bedömningar. Detta kan leda till fel om systemen i sig är partiska eller bristfälliga, till exempel GPS-system som leder förare fel eller AI-verktyg som gör partiska rekryteringsbeslut. Som Codecademy påpekar kan även teknik som GPS introducera automatiserings partiskhet, då användare kan följa dem blint utan att ifrågasätta deras noggrannhet.

8. Gruppattribueringspartiskhet

Gruppattribueringspartiskhet innebär att man generaliserar egenskaper från individer till en hel grupp eller antar att egenskaper hos en grupp gäller för alla dess medlemmar. Detta kan leda till stereotyper och felbedömningar, som att anta att alla inom en viss demografi agerar likadant baserat på ett fåtal observationer. Denna partiskhet kan påverka sociala och politiska beslut och leda till diskriminering och orättvis behandling av vissa grupper.

9. Övergeneralisering

Övergeneralisering innebär att man drar slutsatser från ett dataset till andra utan grund. Detta leder till alltför breda antaganden som kanske inte gäller i olika kontexter. Exempelvis att anta att resultat från en studie på en viss demografisk grupp gäller för alla populationer. Övergeneralisering kan leda till ineffektiva policyer och åtgärder som inte tar hänsyn till kulturella eller kontextuella skillnader.

Bias-variance tradeoff inom maskininlärning

Definition

Bias-variance tradeoff är ett grundläggande begrepp inom maskininlärning som beskriver balansen mellan två typer av fel som prediktiva modeller kan göra: partiskhet och varians. Denna kompromiss är avgörande för att förstå hur modellens prestanda kan optimeras genom att balansera modellens komplexitet. Hög partiskhet leder till alltför förenklade modeller, medan hög varians leder till modeller som är för känsliga för träningsdata. Målet är att uppnå en modell med optimal komplexitet som minimerar det totala prediktionsfelet på osedd data.

Egenskaper hos modell med hög partiskhet

• Underanpassning: Misslyckas med att fånga de underliggande trenderna i datan.
• Förenklade antaganden: Missar viktiga samband i datan.
• Låg träningsnoggrannhet: Högt fel på både tränings- och testdata.

Varians

Varians mäter modellens känslighet för variationer i träningsdatan. Hög varians innebär att en modell har lärt sig datan för väl, inklusive dess brus, vilket leder till överanpassning. Överanpassning uppstår när en modell presterar utmärkt på träningsdata men dåligt på osedd data. Hög varians är vanligt i komplexa modeller som beslutsträd och neurala nätverk.

Egenskaper hos modell med hög varians

• Överanpassning: Anpassar sig alltför mycket till träningsdata och tolkar brus som verkliga signaler.
• Komplexa modeller: Exempel är djupa neurala nätverk och beslutsträd.
• Hög träningsnoggrannhet, låg testnoggrannhet: Presterar bra på träningsdata men dåligt på testdata.

Kompromissen

Bias-variance tradeoff handlar om att hitta en balans mellan partiskhet och varians för att minimera det totala felet, vilket är summan av kvadrerad partiskhet, varians och icke-reducerbart fel. Modeller med för hög komplexitet har hög varians och låg partiskhet, medan de med för låg komplexitet har låg varians och hög partiskhet. Målet är att uppnå en modell som varken är för enkel eller för komplex, så att den generaliserar väl till ny data.

Nyckelekvation:

• Totalt fel = Partiskhet² + Varians + Icke-reducerbart fel

Exempel och användningsområden

1. Linjär regression: Har ofta hög partiskhet och låg varians. Lämplig för problem där sambandet mellan variabler är ungefär linjärt.
2. Beslutsträd: Benägna till hög varians och låg partiskhet. De fångar komplexa mönster men kan överanpassas om de inte beskärs eller regleras.
3. Ensemble-metoder (Bagging, Random Forests): Syftar till att minska varians utan att öka partiskheten genom att medelvärdesbilda flera modeller.

Hantering av kompromissen

1. Regularisering: Tekniker som Lasso eller Ridge-regression lägger till en straffterm för stora koefficienter och hjälper till att minska variansen.
2. Korsvalidering: Hjälper till att uppskatta en modells generaliseringsfel och välja en lämplig komplexitetsnivå.
3. Ensemble learning: Metoder som bagging och boosting kan minska variansen samtidigt som partiskheten kontrolleras.