AI Bias nədir?

Süni intellekt hər yerdədir - sakitcə çeşidləyir, xal verir və təklif edir. Bu, faydalıdır... bəzi qrupları irəli aparana və digərlərini geridə qoyana qədər. AI qərəzinin nə olduğunu , nə üçün hətta cilalanmış modellərdə də göründüyünü və performansını itirmədən onu necə azaltacağınızı maraqlandırırsınızsa

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 GPT nə deməkdir
GPT adının və mənşəyinin sadə ingiliscə bölgüsü.

🔗 Proqnozlaşdırıcı AI nədir
Proqnozlaşdırma modelləri tarixi və canlı məlumatlardan nəticələri necə proqnozlaşdırır.

🔗 Açıq mənbəli AI nədir
Tərif, əsas üstünlüklər, problemlər, lisenziyalar və layihə nümunələri.

🔗 AI-ni biznesinizə necə daxil etmək olar
Addım-addım yol xəritəsi, alətlər, iş axınları və dəyişikliklərin idarə edilməsi üçün əsas şeylər.

Tez tərif: AI Bias nədir?

Süni intellektə qərəzlilik, süni intellekt sisteminin nəticələrinin sistematik olaraq müəyyən insanlara və ya qruplara üstünlük və ya mənfi təsir göstərməsidir. Bu, tez-tez balanssız məlumatlar, dar ölçmə seçimləri və ya sistemin qurulduğu və istifadə olunduğu daha geniş kontekstdən qaynaqlanır. Qərəz həmişə zərərli deyil, lakin nəzarət edilmədikdə zərərləri tez bir zamanda artıra bilər. [1]

Faydalı bir fərq: qərəz qərar qəbul etmədəki əyrilikdir, ayrı-seçkilik əyriliyin dünyada yarada biləcəyi zərərli təsirdir. Siz həmişə bütün qərəzləri aradan qaldıra bilməzsiniz, lakin ədalətsiz nəticələr yaratmamaq üçün onu idarə etməlisiniz. [2]

Niyə qərəzi başa düşmək sizi daha yaxşı edir 💡?

Qəribə qəbul, elə deyilmi? Ancaq AI qərəzinin nə olduğunu sizi:

• Dizaynda daha yaxşı - kövrək fərziyyələri daha əvvəl aşkar edəcəksiniz.

• İdarəetmədə daha yaxşıdır - əl ilə yelləmək əvəzinə, razılaşmaları sənədləşdirəcəksiniz.

• Söhbətlərdə daha yaxşıdır - liderlər, tənzimləyicilər və təsirlənən insanlar ilə.

Həmçinin, ədalət ölçüləri və siyasətinin dilini öyrənmək sonradan vaxta qənaət edir. Düzünü desəm, bu, səyahətdən əvvəl xəritə almaq kimidir - qeyri-kamil, lakin vibesdən daha yaxşıdır. [2]

Təbiətdə həqiqətən görəcəyiniz AI qərəzinin növləri 🧭

Qərəz AI həyat dövrü boyunca özünü göstərir. Ümumi nümunələr komandaları çalışır:

• Məlumat seçmə qərəzi - bəzi qruplar az təmsil olunur və ya yoxdur.

• Etiket qərəzi - tarixi etiketlər qərəz və ya səs-küylü insan mühakimələrini kodlayır.

• Ölçmə qərəzi - həqiqətən dəyər verdiyiniz şeyi ələ keçirməyən proksilər.

• Qiymətləndirmə qərəzi - test dəstləri müəyyən populyasiyaları və ya kontekstləri əldən verir.

• Yerləşdirmə qərəzi - yanlış şəraitdə istifadə edilən yaxşı laboratoriya modeli.

• Sistemli və insan qərəzliliyi - texnologiyaya sızan daha geniş sosial nümunələr və komanda seçimləri.

Standart qurumların faydalı əqli modeli qərəzi insan, texniki və sistem kateqoriyalarına qruplaşdırır və yalnız model dəyişikliklərini deyil, sosial-texniki [1]

Kəmərdə qərəzin gizləndiyi yer 🔍

1. Problemin qurulması - hədəfi çox dar müəyyənləşdirin və məhsulun xidmət etməli olduğu insanları istisna edirsiniz.

2. Məlumat mənbəyi - tarixi məlumatlar çox vaxt keçmiş ədalətsizlikləri kodlaşdırır.

3. Xüsusiyyət seçimləri - həssas atributlar üçün proksilər həssas atributları yenidən yarada bilər.

4. Təlim - məqsədlər kapitala deyil, orta dəqiqliyə görə optimallaşdırılır.

5. Test - saxlama dəstiniz əyri olarsa, ölçüləriniz də.

6. Monitorinq - istifadəçilər və ya kontekstdə dəyişikliklər problemləri yenidən gündəmə gətirə bilər.

Tənzimləyicilər yalnız modelin uyğun vaxtında deyil, bu həyat dövrü boyunca ədalətlilik risklərinin sənədləşdirilməsini vurğulayır. Bu, hərtərəfli bir məşqdir. [2]

Dairələrə girmədən ədaləti necə ölçə bilərik? 📏

Onların hamısını idarə etmək üçün bir ölçü yoxdur. İstifadə vəziyyətinizə və qarşısını almaq istədiyiniz zərərlərə əsasən seçin.

• Demoqrafik paritet - seçim dərəcələri qruplar arasında oxşar olmalıdır. Bölmə sualları üçün yaxşıdır, lakin dəqiqlik məqsədləri ilə ziddiyyət təşkil edə bilər. [3]

• Bərabərləşdirilmiş əmsallar - yanlış pozitivlər və həqiqi müsbətlər kimi səhv dərəcələri oxşar olmalıdır. Səhvlərin qiyməti qrupa görə fərqləndikdə faydalıdır. [3]

• Kalibrləmə - eyni xal üçün nəticələr qruplar arasında bərabər ehtimal olmalıdır. Ballar insan qərarlarına səbəb olduqda faydalıdır. [3]

Alət dəstləri boşluqları, süjetləri və tablosunu hesablayaraq bunu praktik edir ki, siz təxmin etməyi dayandıra biləsiniz. [3]

Əslində işləyən qərəzi azaltmağın praktiki yolları 🛠️

Bir gümüş güllədən daha çox laylı yumşaldıcıları düşünün

• Verilənlərin auditi və zənginləşdirilməsi - əhatə dairəsi boşluqlarını müəyyənləşdirin, qanuni olan yerlərdə daha təhlükəsiz məlumat toplayın, sənəd seçmə.

• Yenidən ölçmə və yenidən nümunə götürmə - əyriliyi azaltmaq üçün təlim paylanmasını tənzimləyin.

• Emal zamanı məhdudiyyətlər - məqsədə ədalətlilik məqsədləri əlavə edin ki, model birbaşa mübadilələri öyrənsin.

• Qarşılıqlı mübahisə - modeli elə öyrədin ki, həssas atributlar daxili təqdimatlardan proqnozlaşdırıla bilməsin.

• Post-processing - uyğun və qanuni olduqda qrup üzrə qərar hədlərini kalibrləyin.

• İnsan-in-the-loop yoxlamaları - izah edilə bilən xülasələr və eskalasiya yolları ilə cüt modellər.

AIF360 və Fairlearn kimi açıq mənbəli kitabxanalar həm ölçüləri, həm də azaldıcı alqoritmləri təmin edir. Onlar sehrli deyillər, lakin sizə sistemli bir başlanğıc nöqtəsi verəcəklər. [5][3]

Qərəzin vacib olduğunun real dünya sübutu 📸💳🏥

• Üz analizi - geniş istinad edilən tədqiqat kommersiya sistemlərində cins və dəri tipli qruplar arasında böyük dəqiqlik fərqlərini sənədləşdirdi və bu sahəni daha yaxşı qiymətləndirmə təcrübələrinə doğru itələdi. [4]

• Yüksək riskli qərarlar (kredit, işə götürmə, mənzil) - niyyət olmadan belə, qərəzli nəticələr ədalətlilik və ayrı-seçkiliyə qarşı öhdəliklərlə ziddiyyət təşkil edə bilər. Tərcümə: siz yalnız kod deyil, effektlər üçün cavabdehsiniz. [2]

Təcrübədən qısa lətifə: anonim işə qəbul ekranı auditində bir komanda texniki rollarda olan qadınlar üçün geri çağırma boşluqları tapdı. Sadə addımlar-daha yaxşı təbəqələşdirilmiş bölgülər, xüsusiyyətin nəzərdən keçirilməsi və hər qrup üzrə həddi müəyyənləşdirmə-kiçik dəqiqlik mübadiləsi ilə boşluğun çoxunu bağladı. Əsas bir hiylə deyildi; təkrarlanan ölçmə-azaltma-monitor dövrəsi idi.

Siyasət, qanun və idarəetmə: "yaxşı" nə kimi görünür 🧾

Hüquqşünas olmağa ehtiyac yoxdur, lakin ədalətlilik və izahlılıq üçün dizayn etməlisiniz:

• Ədalətlilik prinsipləri - insan mərkəzli dəyərlər, şəffaflıq və həyat dövrü boyunca ayrı-seçkiliyin olmaması. [1]

• Məlumatların qorunması və bərabərlik - fərdi məlumatların cəlb edildiyi yerlərdə ədalət, məqsəd məhdudiyyəti və fərdi hüquqlar ətrafında öhdəliklər gözləyin; sektor qaydaları da tətbiq oluna bilər. Öhdəliklərinizi erkən planlaşdırın. [2]

• Risklərin idarə edilməsi - daha geniş AI risk proqramlarının bir hissəsi kimi qərəzliyi müəyyən etmək, ölçmək və izləmək üçün strukturlaşdırılmış çərçivələrdən istifadə edin. Onu yazın. Onu nəzərdən keçirin. təkrarlayın. [1]

Kiçik bir kənara: sənədləşmə sadəcə bürokratiya deyil; Kimsə soruşsa, həqiqətən işi gördüyünü sübut etmə üsuludur

Müqayisə cədvəli: AI qərəzinin ram edilməsi üçün alətlər və çərçivələr 🧰📊

Bunların hər biri sizə struktur, ölçülər və paylaşılan lüğət verməklə kontekstinizdə AI qərəzinin nə olduğuna

Qısa, bir az fikirli iş axını 🧪

1. Qarşısını almaq istədiyiniz zərəri qeyd edin - bölgü zərəri, səhv nisbəti bərabərsizliyi, ləyaqətə zərər və s.

2. Həmin zərərlə uyğunlaşdırılmış metrik seçin - məsələn, səhv pariteti vacibdirsə bərabərləşdirilmiş əmsallar. [3]

3. Bugünkü məlumat və modellə əsas xətləri işlədin Ədalət hesabatını yadda saxlayın.

4. Əvvəlcə aşağı sürtünmə ilə düzəlişləri sınayın - daha yaxşı məlumat bölgüsü, eşikləmə və ya yenidən çəki.

5. Lazım gələrsə, emalda olan məhdudiyyətlərə yüksəldin

6. Həqiqi istifadəçiləri təmsil edən saxlama dəstlərini yenidən qiymətləndirin

7. İstehsalda monitorinq - paylama dəyişiklikləri baş verir; tablosunda da olmalıdır.

8. Mübadilələri sənədləşdirin - ədalətlilik kontekstlidir, ona görə də niyə paritet Y üzərində X paritetini seçdiyinizi izah edin. [1][2]

Tənzimləyicilər və standartlar orqanları bir səbəbdən həyat dövrü düşüncəsini vurğulamağa davam edir. Bu işləyir. [1]

Maraqlı tərəflər üçün ünsiyyət məsləhətləri 🗣️

• Yalnız riyazi izahatlardan qaçın - əvvəlcə sadə diaqramları və konkret nümunələri göstərin.

• Sadə dildən istifadə edin - modelin ədalətsiz nə edə biləcəyini və kimin təsir edə biləcəyini söyləyin.

• Səthi mübadilələr - ədalətlilik məhdudiyyətləri dəqiqliyi dəyişə bilər; zərəri azaldırsa, bu səhv deyil.

• Fövqəladə halları planlaşdırın - problemlər yaranarsa, necə dayandırmaq və ya geri qaytarmaq olar.

• Yoxlamaya dəvət edin - xarici baxış və ya qırmızı qruplaşma kor ləkələri aşkar edir. Heç kim onu ​​sevmir, amma kömək edir. [1][2]

Tez-tez verilən suallar: həqiqətən AI qərəzliyi nədir? ❓

Qərəz yalnız pis məlumat deyilmi?
Təkcə yox. Məlumat vacibdir, lakin modelləşdirmə seçimləri, qiymətləndirmə dizaynı, yerləşdirmə konteksti və komanda həvəsləndirmələri bütün nəticələrə təsir göstərir. [1]

Qərəzliyi tamamilə aradan qaldıra bilərəmmi?
Adətən yox. idarə etməyi hədəfləyirsiniz ki, bu, ədalətsiz təsirlərə səbəb olmasın - mükəmməlliyi deyil, azaldılması və idarəçiliyi düşünün. [2]

Hansı ədalətlilik metrikasından istifadə etməliyəm?
Zərər növü və domen qaydalarına əsasən seçin. Məsələn, yanlış pozitivlər qrupa daha çox zərər verirsə, diqqətinizi xəta dərəcəsi paritetinə (bərabərləşdirilmiş əmsallara) yönəldin. [3]

Mənə hüquqi baxış lazımdırmı?
Sisteminiz insanların imkanlarına və ya hüquqlarına toxunursa, bəli. İstehlakçı və bərabərlik yönümlü qaydalar alqoritmik qərarlara tətbiq oluna bilər və siz öz işinizi göstərməlisiniz. [2]

Yekun qeydlər: Çox uzun, oxumadım 🧾✨

Əgər kimsə sizdən süni intellektə qərəzliliyin nə olduğunu , bu qəlyanaltı cavab budur: bu, real dünyada ədalətsiz təsirlər yarada bilən AI çıxışlarında sistematik əyrilikdir. Siz kontekstə uyğun ölçülərlə diaqnoz qoyursunuz, laylı texnikalarla azaldırsınız və onu bütün həyat dövrü boyunca idarə edirsiniz. Squash üçün tək bir səhv deyil - bu, davamlı ölçmə, sənədləşdirmə və təvazökarlıq tələb edən məhsul, siyasət və insanların sualıdır. Güman edirəm ki, heç bir gümüş güllə yoxdur... amma layiqli yoxlama siyahıları, dürüst mübadilələr və daha yaxşı vərdişlər var. Bəli, bir neçə emoji heç vaxt zərər vermir. 🙂

İstinadlar

1. NIST Xüsusi Nəşri 1270 - Süni intellektdə qərəzliyi müəyyən etmək və idarə etmək üçün standarta doğru . Link

2. Böyük Britaniya İnformasiya Komissarlığının Ofisi - Bəs ədalət, qərəz və ayrı-seçkilik haqqında nə demək olar? Link

3. Fairlearn Documentation - Ümumi ədalət ölçüləri (demoqrafik paritet, bərabərləşdirilmiş əmsallar, kalibrləmə). Link

4. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender çalarları: Kommersiya Gender Təsnifatında Kesişmə Dəqiqliyi Fərqləri . FAT* / PMLR. Link

5. IBM Research - AI Fairness 360 (AIF360) təqdim edir . Link

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda