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谷歌說機(jī)器學(xué)習(xí)還能產(chǎn)生“偏見”?你有偏見嗎?

454398 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2018-05-14 18:20 ? 次閱讀
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機(jī)器學(xué)習(xí)也會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生偏見,從而導(dǎo)致錯誤的預(yù)測。我們該如何解決這一問題? Google的新論文或許會揭曉答案。 機(jī)器學(xué)習(xí)中的機(jī)會均等 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算穩(wěn)步發(fā)展,越來越多人開始關(guān)注其對于社會的影響。機(jī)器學(xué)習(xí)的成功分支之一是監(jiān)督學(xué)習(xí)。有著足夠的歷史遺留

機(jī)器學(xué)習(xí)中的機(jī)會均等

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然而,最好的預(yù)測也可能出錯。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)致力于最小化出錯的可能性,但我們該如何防止某些組非均勻的共享這些錯誤?考慮到一些情況下,我們擁有的數(shù)據(jù)相對較少,且其特征不同于那些與預(yù)測任務(wù)相關(guān)的大眾方法。由于預(yù)測精度一般與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量息息相關(guān),一些組中的錯誤預(yù)測將會更加常見。例如,盡管他們償還了貸款,預(yù)測最后也可能將過多的個(gè)體標(biāo)記到“高違約風(fēng)險(xiǎn)”組中。當(dāng)組中的成員恰逢一個(gè)敏感屬性,如種族、性別、殘疾、或宗教時(shí),便會導(dǎo)致不公正的或有偏見的結(jié)果。

盡管需要,但機(jī)器學(xué)習(xí)中一直缺乏防止這類歧視,且基于敏感屬性的審核方法。有一種憨厚的方法是在做任何其他事之前,從數(shù)據(jù)中刪除一組敏感屬性。其想法是一種“無意識的不公平”,然而,由于存在“冗余編碼”也未能成功。即使在數(shù)據(jù)中不存在某個(gè)特定的屬性,其他屬性的組合也可以作為代理。

另一個(gè)普用方法被稱之為“統(tǒng)計(jì)平價(jià)”,其要求預(yù)測必須與敏感屬性無關(guān)。這直觀上聽起來是可取的,但結(jié)果本身往往與敏感屬性相關(guān)。例如,男性心臟衰竭的發(fā)病率通常比女性更高。當(dāng)預(yù)測這樣的醫(yī)療情況時(shí),要阻斷預(yù)測結(jié)果和組成員之間的一切相關(guān)性,既不現(xiàn)實(shí),也不可齲

機(jī)會平等

考慮到這些概念上的困難,我們已經(jīng)提出了一種方法,用于測量和防止基于一系列敏感屬性所產(chǎn)生的歧視。我們還展示了如何調(diào)整一個(gè)給定的預(yù)測,需要的話,它可以更好的權(quán)衡分類精度和非歧視。

我們想法的核心是,符合理想結(jié)果的個(gè)體,應(yīng)因此而擁有平等正確分類的機(jī)會。在我們虛構(gòu)的貸款例子中,它意味著預(yù)測“低風(fēng)險(xiǎn)”會實(shí)際償還貸款的人不應(yīng)該依賴于敏感屬性,如種族或性別。我們稱之為監(jiān)督學(xué)習(xí)中的機(jī)會均等。

實(shí)施時(shí),我們的框架還改善了激勵機(jī)制,將差預(yù)測的成本從個(gè)人轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策者,它可以通過投資提高預(yù)測精度以進(jìn)行響應(yīng)。完美的預(yù)測總能滿足我們的概念,這表明建立更精準(zhǔn)預(yù)測的中心目標(biāo)與避免歧視的目標(biāo)一致。

為了方便你自己探索博客文章中的想法,我們的Big Picture團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一個(gè)美妙的互動,以視覺化不同的概念和權(quán)衡。所以,你可以訪問他們的主頁了解更多相關(guān)資訊。一旦你瀏覽了演示,請查看論文的完整版,它由得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的Eric Price和芝加哥TTI的Nati Srebro共同完成。今年,我們會在巴塞羅召開的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)(NIPS)會議上提交該論文。所以,如果你在附近的話,一定要停下腳步和我們中的一員聊聊天。

我們的論文決不是該重要且復(fù)雜話題的終點(diǎn)。它加入了一個(gè)正在進(jìn)行的多學(xué)科研究對談話。我們希望可以鼓舞未來的研究,進(jìn)一步討論可實(shí)現(xiàn)的方法,以權(quán)衡環(huán)境歧視和機(jī)器學(xué)習(xí),并開發(fā)有助于從業(yè)者應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的工具。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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