Çfarë është paragjykimi i IA-së?

IA është kudo - duke renditur, vlerësuar dhe sugjeruar në heshtje. Kjo është e dobishme… derisa të shtyjë disa grupe përpara dhe të lërë të tjerët pas. Nëse jeni pyetur veten se çfarë është paragjykimi i IA-së , pse shfaqet edhe në modelet e rafinuara dhe si ta zvogëloni atë pa ulur performancën, ky udhëzues është për ju.

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Çfarë do të thotë GPT?
Një ndarje e thjeshtë në anglisht e emrit dhe origjinës së GPT.

🔗 Çfarë është IA parashikuese
Si i parashikojnë modelet parashikuese rezultatet nga të dhënat historike dhe të vërteta.

🔗 Çfarë është inteligjenca artificiale me burim të hapur
Përkufizimi, përfitimet kryesore, sfidat, licencat dhe shembuj projektesh.

🔗 Si ta përfshini inteligjencën artificiale në biznesin tuaj
Një plan veprimi hap pas hapi, mjete, rrjedha pune dhe gjëra thelbësore për menaxhimin e ndryshimeve.

Përkufizim i shpejtë: çfarë është paragjykimi i IA-së?

Paragjykimi i inteligjencës artificiale është kur rezultatet e një sistemi të inteligjencës artificiale favorizojnë ose disavantazhojnë sistematikisht njerëz ose grupe të caktuara. Shpesh rrjedh nga të dhëna të pabalancuara, zgjedhje të ngushta matjeje ose konteksti më i gjerë në të cilin është ndërtuar dhe përdorur sistemi. Paragjykimi nuk është gjithmonë keqdashës, por mund të shkallëzojë dëmet shpejt nëse lihet i pakontrolluar. [1]

Një dallim i dobishëm: paragjykimi është shtrembërimi në vendimmarrje, ndërsa diskriminimi është efekti i dëmshëm që shtrembërimi mund të prodhojë në botë. Nuk mund t’i eliminosh gjithmonë të gjitha paragjykimet, por duhet ta menaxhosh atë në mënyrë që të mos krijojë rezultate të padrejta. [2]

Pse të kuptuarit e paragjykimeve të bën në të vërtetë më të mirë 💡

E çuditshme, apo jo? Por të dish se çfarë është paragjykimi i inteligjencës artificiale të bën:

• Më i mirë në dizajn - do t'i dalloni supozimet e brishta më herët.

• Më i mirë në qeverisje - do t'i dokumentoni kompromiset në vend që t'i përshkruani ato me dorë.

• Më i mirë në biseda - me udhëheqës, rregullatorë dhe njerëz të prekur.

Gjithashtu, të mësuarit e gjuhës së metrikave dhe politikave të drejtësisë kursen kohë më vonë. Sinqerisht, është si të blesh një hartë para një udhëtimi me makinë - jo e përsosur, por shumë më mirë se vibracionet. [2]

Llojet e paragjykimeve të inteligjencës artificiale që do t'i shihni në të vërtetë 🧭

Paragjykimi shfaqet gjatë gjithë ciklit jetësor të IA-së. Modelet e zakonshme me të cilat përballen ekipet:

• Paragjykimi i marrjes së mostrave të të dhënave - disa grupe janë të nën-përfaqësuara ose mungojnë.

• Paragjykimi i etiketave - etiketat historike kodojnë paragjykime ose gjykime të zhurmshme njerëzore.

• Paragjykimet e matjes - tregues që nuk kapin atë që ju vlerësoni vërtet.

• Paragjykimi i vlerësimit - grupet e testeve humbasin popullata ose kontekste të caktuara.

• Paragjykimi i vendosjes - një model i mirë laboratori i përdorur në mjedisin e gabuar.

• Paragjykime sistemike dhe njerëzore - modele më të gjera shoqërore dhe zgjedhje të ekipit që depërtojnë në teknologji.

Një model mendor i dobishëm nga organet e standardeve grupon paragjykimet në njerëzore, teknike dhe sistemike dhe rekomandon menaxhim socio-teknik

Ku paragjykimi futet tinëz në skenë 🔍

1. Formulimi i problemit - nëse e përcaktoni objektivin shumë ngushtë, përjashtoni njerëzit të cilëve produkti duhet t'u shërbejë.

2. Burimi i të dhënave - të dhënat historike shpesh kodojnë pabarazitë e së kaluarës.

3. Zgjedhjet e veçorive - përfaqësuesit për atributet e ndjeshme mund të rikrijojnë atribute të ndjeshme.

4. Trajnimi - objektivat optimizojnë për saktësi mesatare, jo për barazi.

5. Testimi - nëse grupi juaj i pritjeve është i shtrembëruar, edhe metrikat tuaja janë të shtrembëruara.

6. Monitorimi - ndryshimet te përdoruesit ose konteksti mund të rikthejnë problemet.

Rregullatorët theksojnë dokumentimin e rreziqeve të drejtësisë gjatë gjithë këtij cikli jetësor, jo vetëm në kohën e përshtatjes së modelit. Është një ushtrim që përfshin të gjithë. [2]

Si e masim drejtësinë pa u futur në rrathë? 📏

Nuk ka një metrikë të vetme që i rregullon të gjitha. Zgjidhni bazuar në rastin tuaj të përdorimit dhe dëmet që doni të shmangni.

• Barazia demografike - normat e përzgjedhjes duhet të jenë të ngjashme në të gjitha grupet. E mirë për pyetjet e shpërndarjes, por mund të bie ndesh me objektivat e saktësisë. [3]

• Shanset e barazuara - shkallët e gabimeve si pozitivet e rreme dhe pozitivet e vërteta duhet të jenë të ngjashme. E dobishme kur kostoja e gabimeve ndryshon sipas grupit. [3]

• Kalibrimi - për të njëjtin rezultat, rezultatet duhet të jenë po aq të mundshme në të gjitha grupet. Ndihmon kur rezultatet përcaktojnë vendimet njerëzore. [3]

Paketat e mjeteve e bëjnë këtë praktike duke llogaritur boshllëqet, grafikët dhe panelet në mënyrë që të mos hamendësoni më. [3]

Mënyra praktike për të zvogëluar paragjykimet që funksionojnë vërtet 🛠️

Mendoni për zbutje të shtresuara në vend të një zgjidhjeje të vetme:

• Auditimet dhe pasurimi i të dhënave - identifikimi i boshllëqeve të mbulimit, mbledhja e të dhënave më të sigurta aty ku është e ligjshme, marrja e mostrave të dokumentit.

• Ripeshimi dhe risampling - rregulloni shpërndarjen e stërvitjes për të zvogëluar shtrembërimin.

• Kufizimet gjatë përpunimit - shtoni objektiva të drejtësisë në objektiv në mënyrë që modeli të mësojë drejtpërdrejt kompromiset.

• Zhvlerësimi kundërshtar - trajnoni modelin në mënyrë që atributet e ndjeshme të mos jenë të parashikueshme nga përfaqësimet e brendshme.

• Përpunimi pas përpunimit - kalibroni pragjet e vendimmarrjes për grup kur është e përshtatshme dhe e ligjshme.

• Kontrollet njerëzore-në-ciklin - çiftëzoni modelet me përmbledhje të shpjegueshme dhe shtigje përshkallëzimi.

Bibliotekat me burim të hapur si AIF360 dhe Fairlearn ofrojnë si metrika ashtu edhe algoritme zbutjeje. Ato nuk janë magjike, por do t'ju japin një pikënisje sistematike. [5][3]

Provë nga bota reale që paragjykimi ka rëndësi 📸💳🏥

• Analiza e fytyrës - hulumtimet e cituara gjerësisht dokumentuan pabarazi të mëdha në saktësi midis grupeve gjinore dhe të tipit të lëkurës në sistemet komerciale, duke e shtyrë fushën drejt praktikave më të mira të vlerësimit. [4]

• Vendime me rrezik të lartë (kreditim, punësim, strehim) - edhe pa qëllim, rezultatet e paragjykuara mund të bien ndesh me drejtësinë dhe detyrat kundër diskriminimit. Përkthim: ju jeni përgjegjës për efektet, jo vetëm për kodin. [2]

Një anekdotë e shkurtër nga praktika: në një auditim anonim të ekranit të punësimit, një ekip gjeti boshllëqe në rikthimin e grave në role teknike. Hapat e thjeshtë - ndarje më të stratifikuara, rishikim i veçorive dhe përcaktimi i pragut për grup - mbyllën pjesën më të madhe të boshllëkut me një kompromis të vogël saktësie. Çelësi nuk ishte një truk; ishte një cikël i përsëritshëm matje-zbutje-monitorim.

Politika, ligji dhe qeverisja: si duket e “mira” 🧾

Nuk ke nevojë të jesh avokat, por duhet të hartosh për drejtësi dhe shpjegueshmëri:

• Parimet e drejtësisë - vlera të përqendruara te njeriu, transparenca dhe mosdiskriminimi gjatë gjithë ciklit jetësor. [1]

• Mbrojtja e të dhënave dhe barazia - kur përfshihen të dhëna personale, prisni detyrime rreth drejtësisë, kufizimit të qëllimit dhe të drejtave individuale; mund të zbatohen edhe rregullat e sektorit. Hartoni detyrimet tuaja herët. [2]

• Menaxhimi i riskut - përdorni korniza të strukturuara për të identifikuar, matur dhe monitoruar paragjykimet si pjesë e programeve më të gjera të riskut të IA-së. Shkruajeni. Rishikojeni. Përsëriteni. [1]

Një gjë e vogël mënjanë: dokumentet nuk janë thjesht burokraci; është mënyra se si e vërteton se e ke bërë vërtet punën nëse dikush të pyet.

Tabela krahasuese: mjete dhe korniza për zbutjen e paragjykimeve të inteligjencës artificiale 🧰📊

Secila prej këtyre ju ndihmon të përgjigjeni se çfarë është paragjykimi i inteligjencës artificiale në kontekstin tuaj duke ju dhënë strukturë, metrika dhe fjalor të përbashkët.

Një rrjedhë pune e shkurtër, paksa e komentuar 🧪

1. Përmendni dëmin që dëshironi të shmangni - dëmin në shpërndarje, pabarazitë në shkallën e gabimeve, dëmtimin e dinjitetit, etj.

2. Zgjidhni një metrikë të përafruar me atë dëm - p.sh., shanset e barazuara nëse barazia e gabimit ka rëndësi. [3]

3. Ekzekutoni linjat bazë me të dhënat dhe modelin e sotëm. Ruani një raport drejtësie.

4. Provo së pari rregullime me pak fërkime - ndarje më të mira të të dhënave, përcaktim pragu ose ripeshim.

5. Përshkallëzoni te kufizimet në përpunim nëse është e nevojshme.

6. Rivlerësoni grupet e pezulluara që përfaqësojnë përdorues të vërtetë.

7. Monitoroni prodhimin - ndërrimet e shpërndarjes ndodhin; edhe panelet e kontrollit duhet të ndodhin.

8. Dokumentoni kompromiset - drejtësia është kontekstuale, prandaj shpjegoni pse zgjodhët barazinë X mbi barazinë Y. [1][2]

Rregullatorët dhe organet e standardeve vazhdojnë ta theksojnë të menduarit mbi ciklin jetësor për një arsye. Funksionon. [1]

Këshilla komunikimi për palët e interesuara 🗣️

• Shmangni shpjegimet vetëm matematikore - tregoni më parë grafikë të thjeshtë dhe shembuj konkretë.

• Përdorni gjuhë të thjeshtë - tregoni se çfarë mund të bëjë modeli në mënyrë të padrejtë dhe kush mund të preket.

• Kompromise sipërfaqësore - kufizimet e drejtësisë mund të ndryshojnë saktësinë; kjo nuk është një gabim nëse zvogëlon dëmin.

• Planifikoni emergjencat - si të ndërpritni ose të ktheheni prapa nëse shfaqen probleme.

• Ftoni shqyrtimin - rishikimi i jashtëm ose bashkëpunimi me ekipin e kuq zbulon pikat e verbëra. Askush nuk e pëlqen, por ndihmon. [1][2]

Pyetje të shpeshta: çfarë është në të vërtetë paragjykimi i inteligjencës artificiale? ❓

A nuk është paragjykimi vetëm të dhëna të këqija?
Jo vetëm kaq. Të dhënat kanë rëndësi, por zgjedhjet e modelimit, dizajni i vlerësimit, konteksti i vendosjes dhe stimujt e ekipit ndikojnë të gjitha në rezultate. [1]

A mund ta eliminoj plotësisht paragjykimin?
Zakonisht jo. Synoni të menaxhoni paragjykimin në mënyrë që të mos shkaktojë efekte të padrejta - mendoni për reduktimin dhe qeverisjen, jo përsosmërinë. [2]

Cilën metrikë të drejtësisë duhet të përdor?
Zgjidhni bazuar në llojin e dëmit dhe rregullat e domenit. Për shembull, nëse pozitivet e rreme dëmtojnë më shumë një grup, përqendrohuni në barazinë e shkallës së gabimit (shanset e barazuara). [3]

A kam nevojë për shqyrtim ligjor?
Nëse sistemi juaj prek mundësitë ose të drejtat e njerëzve, po. Rregullat e orientuara drejt konsumatorit dhe barazisë mund të zbatohen për vendimet algoritmike, dhe ju duhet të tregoni punën tuaj. [2]

Vërejtje përfundimtare: Shumë e gjatë, nuk e lexova 🧾✨

Nëse dikush ju pyet se çfarë është paragjykimi i inteligjencës artificiale , ja përgjigjja e lehtë: është shtrembërimi sistematik i rezultateve të inteligjencës artificiale që mund të prodhojë efekte të padrejta në botën reale. Ju e diagnostikoni atë me metrika të përshtatshme për kontekstin, e zbutni atë me teknika të shtresuara dhe e qeverisni atë gjatë gjithë ciklit jetësor. Nuk është një gabim i vetëm për t'u shtypur - është një pyetje produkti, politike dhe njerëzish që kërkon një rrahje të vazhdueshme daulle matjeje, dokumentimi dhe përulësie. Mendoj se nuk ka zgjidhje të shkëlqyer... por ka lista kontrolli të mira, kompromise të ndershme dhe zakone më të mira. Dhe po, disa emoji nuk dëmtojnë kurrë. 🙂

Referencat

1. Publikimi Special i NIST 1270 - Drejt një Standardi për Identifikimin dhe Menaxhimin e Paragjykimeve në Inteligjencën Artificiale . Lidhje

2. Zyra e Komisionerit të Informacionit në Mbretërinë e Bashkuar - Po në lidhje me drejtësinë, paragjykimet dhe diskriminimin? Lidhje

3. Dokumentacioni i Fairlearn - Metrika të përbashkëta të drejtësisë (barazia demografike, shanset e barazuara, kalibrimi). Lidhje

4. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Nuancat Gjinore: Disparitetet e Saktësisë Ndërsektoriale në Klasifikimin Gjinor Komercial . FAT* / PMLR. Lidhje

5. IBM Research - Prezantimi i IA Fairness 360 (AIF360) . Lidhje

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh