重新審視技術性偏差減輕策略的局限性

Główne pojęcia

雖然技術解決方案在減輕人工智慧偏差方面取得了進展，但它們有其局限性，需要集體方法來解決人工智慧系統中的偏差和公平性問題，包括利益相關者參與以及對倫理、社會和背景因素的考量。

Streszczenie

研究論文摘要

• 文獻資訊: Mahamadou, A. J. D., & Trotsyuk, A. A. (2024). Revisiting Technical Bias Mitigation Strategies. arXiv preprint arXiv:2402.00856.
• 研究目標: 本文旨在探討技術性偏差減輕策略在醫療保健環境中的實際局限性，並探討價值敏感式人工智慧 (VSAI) 如何用於解決這些限制。
• 方法: 作者回顧了現有的關於人工智慧偏差和公平性的文獻，並分析了技術解決方案在五個關鍵面向的局限性：誰定義偏差和公平性、使用和優先考慮哪種減輕策略、解決方案在人工智慧開發階段的有效性、目標人群以及設計解決方案的背景。
• 主要發現: 作者發現，技術解決方案雖然在某些情況下取得了成功，但在定義偏差和公平性、選擇適當的指標、解決指標之間的不一致性和不相容性、確定指標的有效時機、解決受保護特徵的可用性和標準化問題，以及考慮文化和背景差異方面存在局限性。
• 主要結論: 作者認為，僅憑藉技術解決方案不足以解決人工智慧偏差，並呼籲採取更集體化的方法，讓利益相關者參與進來，並考慮倫理、社會和背景因素。他們建議採用 VSAI 框架，讓利益相關者參與到偏差和公平性減輕解決方案的設計、實施和部署中。
• 意義: 本研究強調了技術解決方案在減輕人工智慧偏差方面的局限性，並呼籲在開發和部署人工智慧系統時採取更全面、更具參與性的方法。
• 局限性和未來研究: 未來的研究應探討 VSAI 等以人為本的人工智慧方法在實際環境中的有效性，並開發整合技術和社會倫理考量的標準化框架。

技術性偏差減輕策略的局限性

本文重點討論了技術性偏差減輕策略的五個主要局限性：

1. **誰來定義偏差和公平性？**人工智慧開發人員對偏差和公平性的理解可能與受系統影響者的理解不同。
2. **使用和優先考慮哪種偏差減輕策略？**由於對偏差和公平性存在不同的看法，導致開發了數十種技術性減輕策略，這些策略可能不一致且不相容。
3. **偏差減輕策略何時最有效？**偏差和公平性指標的有效性取決於各種因素，包括任務、模型、受保護特徵的選擇和指標類型。
4. **指標是為哪些人群設計的？**偏差和公平性指標通常是針對個人或群體的公平性，但在受保護特徵的可用性、形式化和交叉性方面存在挑戰。
5. **指標是針對哪種環境設計的？**人工智慧系統對訓練數據的特徵高度敏感，當部署數據和訓練數據之間存在差異時，就會出現問題。

集體解決人工智慧偏差和公平性問題

作者主張採取集體方法來解決人工智慧偏差和公平性問題，強調參與式人工智慧和價值敏感式人工智慧 (VSAI) 的重要性。

• 參與式人工智慧: 讓利益相關者（包括受人工智慧系統影響者）參與到人工智慧開發過程中，以確保系統反映他們的價值觀和社會現實。
• 價值敏感式人工智慧 (VSAI): 一個以人為本的人工智慧子領域，旨在將利益相關者的價值觀融入技術解決方案中。

VSAI 框架的改編建議

作者對調整 VSAI 框架提出了一些建議，以解決技術性人工智慧偏差和公平性的關鍵問題：

• 誰來定義偏差和公平性？
  • 識別關鍵利益相關者。
  • 建立一個多學科工作小組。
  • 使用偏差影響評估框架。
  • 定義利益相關者的公平性價值觀。
  • 就公平性目標達成一致。
  • 建立持續的用戶回饋管道。
• 使用和優先考慮哪種偏差減輕策略？
  • 讓來自不同人口統計、文化和專業背景的利益相關者參與進來。
  • 根據應用、技術限制以及患者和最終用戶的需求和價值觀，共同決定解決方案應該是統計性的還是因果性的。
  • 確保所選指標一致且相容。
  • 優先考慮靈活且適應各種環境的解決方案。
  • 定期審查和更新公平性指標。
  • 評估指標對人工智慧模型準確性和穩健性的成本。
  • 確保利益相關者的價值觀體現在指標中。
• 偏差減輕策略何時最有效？
  • 在全面實施之前，透過試點研究或模擬來評估偏差和公平性指標。
  • 使用縱向研究來評估所選指標的長期有效性。
  • 納入動態監控系統。
  • 在人工智慧系統開發的不同階段對偏差減輕解決方案進行基準測試。
• 指標是為哪些人群設計的？
  • 清楚地定義目標人群。
  • 使用參與式方法讓最終用戶直接參與。
  • 確保解決方案考慮到交叉性。
  • 確保解決方案的訓練、驗證和部署數據集（特別是公平性屬性）反映當前和特定環境下受保護人群的特徵。
  • 在適當的情況下，使用美國國家科學、工程和醫學研究院關於使用人群描述符的指南。
• 指標是針對哪種環境設計的？
  • 根據具體應用領域（例如醫療保健）定制公平性指標。
  • 在設計指標時納入社會、文化和歷史因素。
  • 使用情境規劃和利益相關者意見回饋來預測未來可能需要調整或重新評估公平性指標的環境。
  • 確保模型的開發和部署環境相似。
  • 確保部署解決方案的人員了解偏差的技術複雜性和社會影響。

Statystyki

約 22% 的人工智慧實作證明對健康結果有直接影響，而其餘大部分仍處於原型測試階段。
在剩餘的 78% 中，雖然人工智慧模型的表現優於標準臨床模式，但它們只對患者的治療結果產生間接影響。
到 2021 年，西班牙裔、黑人和非裔美國人僅佔美國人工智慧博士學位的 3.2% 和 2.4%。
優先考慮一個特徵的公平性可能會導致其他特徵的不公平性增加高達 88.3%。

Cytaty

「證明演算法偏差……是不夠的，除非原告實際遭受損害」，而且當人工智慧演算法對不同人群的表現不同時，很難「證明醫生應該知道輸出結果對特定患者不可靠」。
「演算法公平性社群是一個新興的種族製造機構」。
「將種族和民族作為人群描述符令人擔憂，因為它們通常是社會建構的」，並且會影響身份代表性。

Kluczowe wnioski z

Revisiting Technical Bias Mitigation Strategies

by Abdoul Jalil... o arxiv.org 10-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.17433.pdf

Głębsze pytania

在醫療保健領域以外，如何將 VSAI 框架應用於其他領域以解決演算法偏差問題？

VSAI 框架在醫療保健以外的領域也具有廣泛的應用價值，其核心思想是將利益相關者的價值觀融入到人工智慧系統的設計、開發和部署過程中。以下是一些應用案例：
1. 金融服務：

**問題：**貸款審批演算法可能對特定種族或社會經濟群體產生偏見，導致不公平的貸款拒絕率。
VSAI 應用：

概念階段： 識別關鍵利益相關者（借款人、貸方、監管機構等）並了解他們的價值觀和擔憂。
實證階段： 收集數據以了解不同群體的貸款經驗，並使用多種方法（例如調查、訪談、焦點小組）了解利益相關者對公平性的看法。
技術階段： 選擇和調整演算法，以確保貸款決策的公平性，例如使用公平感知的機器學習模型或調整決策閾值以減輕偏差。
2. 人力資源：

**問題：**簡歷篩選演算法可能偏向某些性別或種族，導致缺乏多樣性的招聘結果。
VSAI 應用：

概念階段： 確定利益相關者（求職者、招聘經理、人力資源部門）並了解他們對公平招聘的期望。
實證階段： 分析歷史招聘數據以識別潛在偏差，並與利益相關者合作制定公平的招聘標準。
技術階段： 採用技術手段來減輕偏差，例如使用盲測簡歷、開發公平感知的排名演算法或使用多樣性指標來評估招聘結果。
3. 刑事司法：

**問題：**犯罪風險評估工具可能對某些種族群體存在偏見，導致不公平的量刑或假釋決定。
VSAI 應用：

概念階段： 與利益相關者（被告、法官、律師、社區成員）合作，定義公平的風險評估標準。
實證階段： 收集數據以了解不同群體的犯罪模式和司法系統互動，並評估現有工具的潛在偏差。
技術階段： 開發和部署更公平的風險評估工具，例如使用去偏差技術或納入社會經濟因素來更全面地評估風險。
總之，VSAI 框架提供了一種系統性的方法，可以將利益相關者的價值觀融入到各個領域的人工智慧系統中，從而促進更公平、更公正的結果。

如果利益相關者的價值觀與現行法規或道德準則相衝突，該如何協調這些差異以確保人工智慧系統的公平性？

當利益相關者的價值觀與現行法規或道德準則產生衝突時，協調這些差異以確保人工智慧系統的公平性是一個複雜的挑戰。以下是一些建議步驟：

明確衝突： 首先，必須清楚地識別和理解衝突的本質。這包括：

確定哪些特定的利益相關者價值觀與哪些法規或道德準則相衝突。
分析衝突背後的根本原因和價值觀差異。
評估衝突的嚴重程度和潛在影響。

促進對話： 建立一個開放、包容的平台，讓所有利益相關者都能表達他們的觀點和價值觀。這可以通過以下方式實現：

組織利益相關者會議、研討會或焦點小組討論。
使用線上平台收集意見和促進異步溝通。
確保所有利益相關者，特別是弱勢群體，都有機會參與。

尋求共識： 儘管完全消除衝突可能不切實際，但應努力尋求最大程度的共識。這可以通過以下方式實現：

確定共同的價值觀和目標。
探索不同的解決方案，並評估其對不同利益相關者的影響。
使用協商和妥協來縮小分歧。

制定指導方針： 根據協商結果，制定明確的指導方針，以解決價值觀衝突並確保人工智慧系統的公平性。這些指導方針應：

符合現行法規和道德準則，同時考慮到利益相關者的價值觀。
提供實際可行的操作步驟，以指導人工智慧系統的設計、開發和部署。
建立問責機制，以確保遵守指導方針。

持續評估和改進： 價值觀和社會規範不斷變化，因此必須持續評估人工智慧系統的公平性，並根據需要更新指導方針。這可以通過以下方式實現：

定期收集利益相關者的反饋。
監控人工智慧系統的影響，並識別潛在的偏差或不公平現象。
根據評估結果，對人工智慧系統和指導方針進行必要的調整。

總之，協調利益相關者的價值觀與現行法規或道德準則之間的衝突需要積極的溝通、協商和妥協。通過採用結構化的流程並持續評估和改進，可以開發出既符合社會期望又尊重多元價值觀的人工智慧系統。

人工智慧系統中偏差和公平性的概念如何挑戰我們對客觀性和中立性的傳統理解？

人工智慧系統中偏差和公平性的概念，對我們傳統上對客觀性和中立性的理解提出了根本性的挑戰。過去，我們常認為技術，特別是演算法，是客觀且中立的，因為它們基於數據和邏輯運作。然而，人工智慧系統中的偏差現象揭示了一個事實：技術並非價值中立，它們會反映出設計者、開發者以及訓練數據中的偏見和價值觀。
以下是一些挑戰我們對客觀性和中立性理解的關鍵方面：

數據的偏差性： 人工智慧系統的訓練數據通常反映了現實世界中存在的偏見和不平等現象。例如，如果用於訓練人臉識別系統的數據集中白人面孔過多，那麼該系統在識別非白人面孔時就可能表現不佳，甚至產生歧視性結果。

演算法的偏差性： 即使訓練數據是完美的，演算法本身的設計也可能引入偏差。例如，一些演算法可能會過度強調某些特徵，而這些特徵與敏感屬性（如種族、性別）相關聯，從而導致不公平的結果。

客觀性的幻覺： 我們傾向於認為數據和演算法是客觀的，因為它們看似是基於數學和邏輯的。然而，數據的收集、選擇和標註，以及演算法的設計和選擇，都受到人類主觀判斷的影響，這些主觀判斷本身就可能帶有偏見。

中立性的局限性： 在許多情況下，追求絕對的中立性是不可能的，甚至是不 desirable 的。例如，在醫療保健領域，我們可能希望演算法優先考慮為 historically marginalized 的群體提供服務，即使這意味著對其他群體的結果略有不同。

責任的歸屬： 當人工智慧系統產生偏差或不公平的結果時，責任的歸屬往往是一個複雜的問題。我們是否應該責怪演算法、數據、設計者，還是整個社會系統？

這些挑戰迫使我們重新思考客觀性和中立性的概念，並認識到技術並非獨立於社會和價值觀而存在。為了構建更公平、更公正的人工智慧系統，我們需要：

批判性地審視數據和演算法： 我們需要開發工具和技術，以識別和減輕數據和演算法中的偏差。
融入多元化的價值觀： 人工智慧系統的設計和開發應該納入來自不同背景和群體的觀點。
促進透明度和問責制： 我們需要建立機制，以確保人工智慧系統的透明度和問責制，以便及時發現和糾正偏差。
總之，人工智慧系統中的偏差和公平性問題，挑戰了我們對客觀性和中立性的傳統理解，並迫使我們直面技術與社會價值觀之間的複雜關係。只有通過持續的努力和批判性的反思，我們才能 harness 人工智慧的潛力，創造一個更加公正和 equitable 的未來。