Navigarea eticii și părtinirii în învățarea automată: asigurarea echității și a răspunderii

În lumea de astăzi, învățarea automată ne ajută în multe feluri, de la recomandarea de filme până la diagnosticarea bolilor. Dar cu o mare putere vine o mare responsabilitate. Este important să vă asigurați că aceste sisteme sunt corecte și corecte. Aceasta înseamnă că trebuie să ne gândim la etică și la modul în care putem evita părtinirea modelelor de învățare automată.

Etica în învățarea automată înseamnă a face ceea ce trebuie. Se asigură că tehnologia este utilizată într-un mod corect și care nu dăunează oamenilor. Când vorbim despre părtinire, ne referim la deciziile neloiale luate de mașini. Prejudecățile se pot strecura în modele din datele pe care le folosim sau din modul în care sunt construite modelele. Dacă nu este abordată, părtinirea poate duce la un tratament inechitabil al anumitor grupuri de oameni. De exemplu, un algoritm de angajare părtinitor ar putea favoriza un gen în detrimentul altuia, ceea ce este incorect.

Înțelegerea importanței eticii în învățarea automată este crucială. Fără considerente etice, sistemele de învățare automată pot lua decizii nedrepte. Acest lucru poate afecta viețile oamenilor și poate afecta încrederea în tehnologie. Concentrându-ne pe etică, putem construi sisteme mai corecte și mai fiabile.

Prejudecățile în modelele de învățare automată pot proveni din diverse surse. Poate proveni din date, algoritmi sau chiar oamenii care creează modelele. De exemplu, dacă datele folosite pentru a antrena un model au mai multe exemple de un grup de oameni decât altul, modelul ar putea învăța să favorizeze acel grup.

Înțelegerea eticii în învățarea automată

Învățarea automată este un instrument puternic care ajută computerele să învețe și să ia decizii. Dar, ca și supereroii, trebuie să-și folosească puterea spre bine. Aici intervine etica în învățarea automată. Etica înseamnă a face ceea ce este corect și corect. În învățarea automată, înseamnă crearea de sisteme care ajută pe toată lumea și nu dăunează nimănui.

Etica în învățarea automată se referă la a vă asigura că tehnologia este utilizată într-un mod corect și corect. Aceasta implică respectarea principiilor etice cheie. Aceste principii sunt ca niște reguli care ne ghidează să facem alegeri bune. Un principiu important este corectitudinea. Aceasta înseamnă că modelul de învățare automată ar trebui să trateze pe toată lumea în mod egal. De exemplu, nu ar trebui să dea rezultate mai bune unui grup de oameni decât altuia.

Un alt principiu cheie este transparența. Aceasta înseamnă că ar trebui să înțelegem modul în care sistemul de învățare automată ia decizii. Dacă știm cum funcționează, putem avea mai multă încredere în el. De exemplu, dacă un model decide cine primește un împrumut, ar trebui să știm de ce a aprobat sau a refuzat pe cineva.

Confidențialitatea este, de asemenea, un principiu etic crucial. Înseamnă să păstrați informațiile personale ale oamenilor în siguranță și să nu le folosiți fără permisiunea lor. În cele din urmă, responsabilitatea este importantă. Aceasta înseamnă că, dacă ceva nu merge bine, cineva ar trebui să fie responsabil pentru remedierea lui.

Înțelegerea eticii în învățarea automată ne ajută să construim sisteme mai bune. Urmând aceste principii, putem crea modele corecte, transparente și care respectă confidențialitatea. În acest fel, învățarea automată poate fi o forță spre bine în lume.

Citește și: 8 motive pentru care învățarea automată este importantă pentru afaceri

Tipuri de părtinire în învățarea automată

Prejudecățile în învățarea automată înseamnă nedreptate în modul în care computerele iau decizii. Diferite tipuri de părtinire pot afecta aceste decizii. Să explorăm fiecare tip pentru a înțelege cum se pot întâmpla.

Disturbirea datelor

Prejudicierea datelor are loc atunci când informațiile folosite pentru a preda computerele nu sunt corecte. Acest lucru se poate întâmpla în două moduri principale:

• Prejudecățile istorice provin din nedreptatea trecută. Dacă datele folosite pentru a preda un computer provin dintr-o perioadă în care oamenii au fost tratați incorect, computerul ar putea învăța aceste obiceiuri incorecte. De exemplu, dacă un algoritm de angajare învață din date vechi care favorizau bărbații în detrimentul femeilor, ar putea continua să facă același lucru, chiar dacă nu este corect.
• Prejudecățile de eșantionare se întâmplă atunci când datele colectate nu sunt o combinație bună de diferite tipuri de oameni sau lucruri. Imaginați-vă dacă un computer învață despre animale, dar vede doar imagini cu câini și nu cu pisici. Va crede că toate animalele arată ca câini. Acest lucru nu este corect pentru pisici!

Bias algoritmic

Prejudecățile algoritmice apar din cauza modului în care funcționează programul de calculator în sine. Există două moduri principale în care se poate întâmpla acest lucru:

• Prejudecata de model este atunci când programul de calculator face alegeri nedrepte din cauza modului în care a fost construit. Acest lucru se poate întâmpla dacă programul se uită doar la anumite lucruri și ignoră altele care ar putea fi importante. De exemplu, dacă un program de aprobare a împrumuturilor se uită doar la câți bani are cineva, ar putea ignora alte lucruri importante, cum ar fi cât de fiabil sunt în rambursarea împrumuturilor.
• Buclele de feedback apar atunci când rezultatele deciziilor computerului fac lucrurile mai nedrepte în timp. De exemplu, dacă un site de cumpărături arată articole mai scumpe persoanelor care dau clic pe produse de lux, le poate continua să le arate lucruri mai scumpe, chiar dacă doresc ceva mai ieftin.

Prejudecata umană

Oamenii pot aduce, de asemenea, prejudecăți în învățarea automată. Acest lucru se întâmplă în două moduri principale:

• Prejudecățile implicite sunt atunci când oamenii nici măcar nu își dau seama că sunt nedrepți. Se întâmplă din cauza ideilor pe care le avem fără să știm. De exemplu, dacă cineva crede că băieții sunt mai buni la matematică, s-ar putea să nu le ofere fetelor atâtea șanse să arate cât de buni sunt.
• Prejudecata de confirmare este atunci când oamenii acordă atenție doar informațiilor care sunt de acord cu ceea ce cred deja. De exemplu, dacă cineva crede că un anumit tip de persoană nu este bun la sport, s-ar putea să observe doar atunci când persoana respectivă se descurcă rău, nu atunci când se descurcă bine.

Înțelegerea acestor tipuri de părtiniri ne ajută să facem programe de calculator mai bune. Fiind conștienți de părtinire și lucrând pentru a o remedia, putem crea o tehnologie mai corectă și mai utilă pentru toată lumea.

Surse de părtinire în învățarea automată

Prejudecățile în învățarea automată înseamnă nedreptate în modul în care sistemul ia decizii. Această nedreptate poate proveni din surse diferite. Înțelegerea acestor surse ne ajută să construim sisteme mai bune și mai corecte.

O sursă majoră de părtinire este colectarea și adnotarea datelor. Când colectăm date pentru a ne antrena modelele, este posibil ca datele să nu reprezinte pe toată lumea în mod egal. De exemplu, dacă colectăm doar poze cu câini, dar uităm pisicile, modelul nostru nu va recunoaște bine pisicile. În mod similar, adnotarea înseamnă etichetarea datelor. Dacă etichetele sunt greșite sau părtinitoare, modelul va învăța din aceste greșeli.

O altă sursă de părtinire este selecția caracteristicilor și inginerie. Caracteristicile sunt informațiile pe care modelul le folosește pentru a lua decizii. Alegerea caracteristicilor de utilizat este foarte importantă. Dacă alegem caracteristici care sunt nedrepte sau irelevante, modelul nostru va lua decizii părtinitoare. De exemplu, utilizarea codului poștal al unei persoane pentru a-și prezice abilitățile profesionale ar putea să nu fie corectă.

În sfârșit, formarea și evaluarea modelului pot introduce părtiniri. A antrena un model înseamnă a-l învăța să ia decizii. Dacă folosim date părtinitoare în timpul antrenamentului, modelul va învăța aceste părtiniri. Evaluarea înseamnă verificarea cât de bine funcționează modelul. Dacă folosim metode părtinitoare pentru a evalua, nu vom vedea problemele reale în model.

Citiți și: Alegerea unei baze de date pentru învățarea automată

Considerații etice în învățarea automată

Când folosim învățarea automată, trebuie să ne gândim să facem ceea ce este corect. Acestea se numesc considerații etice. Ne ajută să ne asigurăm că tehnologia este corectă și sigură pentru toată lumea.

O parte importantă este corectitudinea și echitatea. Aceasta înseamnă că învățarea automată ar trebui să trateze toți oamenii în mod egal. Nu ar trebui să favorizeze un grup în detrimentul altuia. De exemplu, dacă un model ajută la alegerea elevilor pentru o școală, ar trebui să fie corect pentru toți elevii, indiferent de unde provin aceștia.

O altă parte cheie este transparența și explicabilitatea. Aceasta înseamnă că ar trebui să înțelegem modul în care învățarea automată ia decizii. Dacă știm cum funcționează, putem avea mai multă încredere în el. De exemplu, dacă un program de calculator decide cine primește un loc de muncă, ar trebui să știm de ce a ales o persoană și nu alta.

Confidențialitatea și securitatea sunt, de asemenea, foarte importante. Aceasta înseamnă să păstrați informațiile personale ale oamenilor în siguranță și să nu le partajați fără permisiune. De exemplu, o aplicație de sănătate ar trebui să păstreze informațiile dumneavoastră medicale private și să nu le partajeze altora fără să vă întrebe.

În cele din urmă, există responsabilitatea și responsabilitatea. Aceasta înseamnă că, dacă ceva nu merge bine, cineva ar trebui să-l repare. Dacă un sistem de învățare automată face o greșeală, trebuie să știm cine o va corecta și cum. De exemplu, dacă o mașină care se conduce singur are un accident, producătorii ar trebui să fie responsabili pentru a afla ce a mers prost.

Strategii de atenuare a părtinirii în învățarea automată

Când folosim învățarea automată, vrem să ne asigurăm că este corect și îi ajută pe toată lumea în mod egal. Iată câteva modalități prin care ne putem asigura că programele noastre de calculator nu au părtiniri nedrepte.

Tehnici de preprocesare a datelor

Preprocesarea datelor înseamnă pregătirea datelor înainte de a preda computerul. Există două moduri importante de a face acest lucru:

• Mărirea datelor este ca și cum ai oferi computerului mai multe exemple din care să înveți. Dacă nu avem suficiente poze cu pisici, putem face mai multe schimbându-le puțin pe cele pe care le avem. Acest lucru ajută computerul să învețe despre tot felul de lucruri, nu doar despre ceea ce a văzut mai întâi.
• Reeșantionarea și reponderarea înseamnă să ne asigurăm că datele pe care le folosim sunt corecte. Dacă unele grupuri nu sunt suficient de reprezentate, putem obține mai multe date de la ele sau putem acorda mai multă importanță a ceea ce au. În acest fel, computerul învață despre toată lumea în mod egal.

Abordări algoritmice

Modul în care scriem programul de calculator poate face, de asemenea, o mare diferență în ceea ce privește corectitudinea. Iată două moduri de a face acest lucru:

• Constrângerile de corectitudine sunt reguli pe care le scriem în program pentru a ne asigura că tratează pe toată lumea la fel. De exemplu, îi putem spune să nu folosească informații care ar putea face acest lucru nedrept, cum ar fi rasa unei persoane sau locul în care locuiește.
• Deviația adversară este ca și cum ai avea pe cineva să verifice deciziile computerului pentru a se asigura că sunt corecte. Acesta ar putea fi un alt program sau o persoană care se uită la rezultate pentru a vedea dacă tratează pe toată lumea în mod egal.

Model de evaluare și audit

După ce predăm computerul, trebuie să-i verificăm funcționarea pentru a ne asigura că este corect. Iată două moduri de a face acest lucru:

• Instrumentele de detectare a părtinirii ne ajută să aflăm dacă există lucruri nedrepte în deciziile computerului. Ei se uită la rezultate și văd dacă sunt corecte pentru toată lumea.
• Auditurile regulate și evaluările de impact înseamnă verificarea des a funcționării computerului. Ne uităm la modul în care ajută oamenii și dacă există probleme. Dacă găsim nedreptate, o putem remedia înainte ca aceasta să provoace mai multe probleme.

Utilizând aceste strategii, ne putem asigura că programele noastre de calculator sunt corecte și utile pentru toată lumea. Să lucrăm împreună pentru a face o tehnologie care tratează pe toată lumea în mod egal și face lumea un loc mai bun.

Cadre etice și orientări

Când creăm sisteme de învățare automată, trebuie să respectăm reguli. Aceste reguli se numesc cadre și linii directoare etice. Ne ajută să ne asigurăm că tehnologia noastră este corectă și sigură pentru toată lumea.

Multe organizații creează aceste linii directoare. De exemplu, IEEE este un grup mare care stabilește standarde pentru tehnologie. Ei ne spun cum să ne asigurăm că mașinile noastre sunt corecte și nu dăunează oamenilor. Uniunea Europeană (UE) are și reguli pentru IA. Orientările lor ajută la protejarea drepturilor oamenilor și la asigurarea că AI este utilizată în mod responsabil.

Cele mai bune practici din industrie sunt un alt set de reguli importante. Acestea sunt sfaturi și metode despre care experții sunt de acord că sunt cele mai bune modalități de a face lucrurile. Ele ne ajută să construim sisteme AI mai bune și mai sigure. De exemplu, testarea întotdeauna a modelelor noastre pentru a verifica părtinirea este cea mai bună practică.

Designul incluziv este o modalitate de a ne asigura că tehnologia noastră funcționează pentru toată lumea. Înseamnă să ne gândim la tot felul de oameni, cum ar fi cei cu dizabilități atunci când ne creăm sistemele. În acest fel, ne asigurăm că nimeni nu este lăsat deoparte. Echipele de dezvoltare diverse sunt, de asemenea, cruciale. Când oameni din medii diferite lucrează împreună, aduc multe idei. Acest lucru ne ajută să construim o tehnologie mai corectă și mai bună.

Concluzie

În călătoria noastră prin etică și părtinire în învățarea automată, am învățat lucruri importante. Este esențial să ne asigurăm că tehnologia tratează pe toată lumea în mod corect. Am discutat despre modul în care părtinirea se poate strecura în deciziile computerizate și cum ne ghidează etica să facem ceea ce este corect.

Este foarte important să folosiți învățarea automată într-un mod corect și bun pentru toată lumea. Urmând regulile etice, ne putem asigura că computerele iau decizii corecte. Vrem să ne asigurăm că toată lumea are o șansă, indiferent cine este.

Ar trebui să lucrăm împreună pentru a ne asigura că tehnologia noastră este corectă. Dacă vedem ceva nedrept, ar trebui să vorbim și să încercăm să reparăm. Să ne asigurăm că toată lumea știe cât de importantă este etica în învățarea automată. Împărtășește-ți gândurile mai jos și spune-ne ce crezi! De asemenea, împărtășește aceste informații uimitoare cu prietenii tăi, astfel încât și ei să poată afla despre ele.

De asemenea, este bine să înveți în continuare despre noi modalități de a fi corect cu tehnologia. Rămânând la curent, ne putem asigura că computerele noastre fac întotdeauna ceea ce trebuie. Să continuăm să lucrăm împreună pentru a face tehnologia echitabilă pentru toată lumea!