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高德平台:如何消除人工智能模型的偏差

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随着人工智能变得越来越普遍,基于人工智能的歧视正受到政策制定者和企业领导人的关注,但从一开始就把它排除在人工智能模型之外,比听起来要困难得多。根据Forrester的最新报告,“用正确的公平方法把AI放在“公平”中,大多数组织在原则上坚持公平,但在实践中失败了。高德代理这些预测旨在帮助CIO及其组织应对不断发展的物联网生态系统,其中高德代理的互联产品可帮助企业运营更顺利。
 
造成这种困难的原因有很多:
 
“公平”有多重含义:“为了确定一个机器学习模型是否公平,一家公司必须决定如何量化和评估公平,”报告称。“从数学上讲,至少有21种不同的方法来衡量公平性。”
 
敏感属性缺失:“人工智能中公平的本质悖论是,公司往往不会在数据中捕捉受保护的属性,如种族、性取向和退伍军人身份,因为他们不应该基于这些属性做出决定,”报告称。预计高德娱乐将在2020年蓬勃发展,从消费类设备扩展到企业设备采用。会议室管理解决方案是最受欢迎的企业解决方案之一,高德娱乐使团队可以与远程用户进行交互。
 
“偏差”这个词对不同的群体有不同的含义:“对数据科学家来说,当模型给出的期望值与现实世界中的实际值不同时,偏差就会产生,”报告说。因此,这是衡量准确性的标准。然而,一般人用‘bias’这个词来表示偏见,或公平的反义词。”
 
对受保护的数据类别使用代理:报告称:“最普遍的公平方法是‘无意识’——即把性别、年龄和种族等受保护的类别排除在训练数据集中,从而把自己的脑袋埋在沙子里。”“但正如任何优秀的数据科学家都会指出的那样,大多数大型数据集都包含这些变量的代理,机器学习算法会利用这些代理。”我们听说了高通公司及其为手机供应商注册高德平台的蜂窝芯片组,但是让高通公司直接与高德平台GD Cradlepoint这样的提供商合作,是新事物,这确实预示着他们认为这很重要市场,尤其是5G。
 
Forrester副总裁、首席分析师、报告合著者Brandon Purcell说:“不幸的是,没有办法量化这个问题的规模。的确,我们距离人工智能还很远,但人工智能如今正被用于大规模地为人们做出关键决策——从信贷决策,到医疗诊断,到刑事判决。因此,有害的偏见直接影响着人们的生活和生计。”
 
报告称,为了避免偏见,需要使用基于准确性的公平标准和基于代表性的公平标准。应该使用单个的公平性标准来检查特定预测的公平性,同时应该使用多个公平性标准来实现对模型漏洞的全面了解。
 
为了实现这些结果,模型构建者应该使用更具代表性的训练数据,在建模阶段进行因果推理和对抗性人工智能实验,并利用众包来发现最终结果中的偏见。该报告建议公司对其模型中发现的任何缺陷给予奖励。
 
报告称:“减少人工智能中的有害偏见不仅仅是选择正确的公平标准来评估模型。”“公平最佳实践必须贯穿于AI的整个生命周期,从用例的开始,到理解和准备数据,再到建模、部署和持续监控。”
 
为了减少偏见,报告还建议:
 
征求受影响利益相关者的反馈,以了解人工智能模型可能产生的潜在有害影响。这些人可能包括商业领袖、律师、安全和风险专家,以及活动人士、非营利组织、社区成员和消费者。
 
在数据准备过程中使用更具包容性的标签。今天的大多数数据集只有男性或女性的标签,排除那些自认为是非二元的人。报告称,为了克服数据中的这种固有偏见,公司可以与数据注释供应商合作,为数据添加更具包容性的标签。
 
解释交叉性,或者一个人身份的不同元素如何结合在一起,造成偏见或特权的影响。
 
在部署阶段为不同的组部署不同的模型。
 
消除偏见还取决于实践和政策。因此,企业应该设置一名c级主管,负责引导人工智能的伦理影响。
 
“关键是在整个人工智能生命周期中采用最佳实践,从用例的概念,到数据理解、建模、评估,再到部署和监控,”Purcell说。
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