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核心概念
我們提出了「正和公平」的概念,即當試圖提高整體性能時,只要不會損害任何特定群體,增加群體間差異也是可以接受的。這允許使用與疾病相關的敏感屬性來提高性能,而不會損害公平性。
摘要
本文提出了「正和公平」的概念,以區分有害和無害的差異。在醫療領域中,人口統計屬性是重要的臨床因素,可能會影響診斷和治療。因此,即使在提高整體性能的過程中出現群體間差異,只要不會損害任何特定群體,這種差異也是可以接受的。
文章比較了四個不同使用種族屬性的CNN模型。結果顯示,從圖像中移除所有人口統計編碼有助於縮小不同子群體之間的性能差距,而將種族屬性作為模型輸入則會增加整體性能,同時也擴大了子群體之間的差異。這些較大的差距被納入「正和公平」的概念中,以區分有害和無害的差異。
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arxiv.org
Positive-Sum Fairness: Leveraging Demographic Attributes to Achieve Fair AI Outcomes Without Sacrificing Group Gains
統計資料
研究發現,乳腺癌在阿什肯納猶太裔婦女中發病率較高。
由於歷史和社會差異以及不同人口統計群體的生理特徵,醫療任務的難度並非均等分布。
引述
"在醫療領域,每一項改進都可能拯救生命,很難為了減少子群體之間的差異而忽視整個人群的收益。"
"我們認為,差異在於是否來自於其他群體的損害,以及是否允許實現更高的整體性能。"
深入探究
如何在確保每個群體都能獲得最佳可能的性能水平的同時,避免無意中優先考慮較大或代表性較強的群體?
在「正和公平」的框架中，為了確保每個群體都能獲得最佳可能的性能水平，同時避免無意中優先考慮較大或代表性較強的群體，可以採取以下幾個策略：
多樣化的性能指標：在評估模型性能時，不僅僅依賴整體性能指標（如AUROC），還應考慮每個子群體的性能指標。這樣可以確保即使是小型或代表性較弱的群體也能獲得足夠的關注。
加權損失函數：在模型訓練過程中，可以使用加權損失函數，對於小型群體的錯誤預測給予更高的懲罰，這樣可以促使模型在這些群體上表現得更好。
交叉驗證：在模型評估中，使用分層抽樣的交叉驗證方法，確保每個子群體在訓練和測試過程中都有代表性，這樣可以減少模型對於較大群體的偏見。
持續監測和調整：在模型部署後，持續監測各個群體的性能，並根據實際表現進行調整，確保所有群體的需求都能得到滿足。
這些策略的結合可以幫助在「正和公平」的框架下，實現對所有群體的公平對待，並避免對較大或代表性較強的群體的偏見。
如何在「正和公平」的框架中納入其他敏感屬性,如性別和年齡?
在「正和公平」的框架中納入其他敏感屬性（如性別和年齡）可以通過以下幾個步驟實現：
擴展模型輸入：在模型設計中，將性別和年齡作為額外的輸入特徵，這樣模型可以學習到這些屬性對於預測結果的影響。這種方法可以幫助模型更好地理解不同群體的特徵。
多任務學習：設計多任務學習模型，讓模型同時預測主要任務（如疾病診斷）和輔助任務（如性別和年齡分類）。這樣可以促進模型在不同敏感屬性上的公平性。
公平性約束：在模型訓練過程中，加入公平性約束，確保在不同性別和年齡群體之間的性能差異不會過大。這可以通過設置最小性能標準來實現。
數據增強：在數據收集和處理階段，確保數據集中包含足夠的性別和年齡的多樣性，這樣可以減少模型對於某一特定群體的偏見。
通過這些方法，可以在「正和公平」的框架中有效地納入性別和年齡等其他敏感屬性，從而實現更全面的公平性評估。
如何在沒有基準線的情況下,開發一種更強大的「正和公平」方法?
在沒有基準線的情況下，開發一種更強大的「正和公平」方法可以考慮以下幾個方向：
相對性能評估：使用相對性能評估的方法，將模型的性能與同類型模型進行比較，而不是依賴於固定的基準線。這樣可以根據當前模型的表現來調整公平性評估。
自適應基準：開發自適應基準，根據數據集的特性和模型的表現動態調整基準線。這樣可以確保基準線能夠反映當前的最佳實踐。
模擬和預測：利用模擬技術來預測不同模型在不同情境下的表現，這樣可以在缺乏實際基準的情況下，提供一個理論上的參考框架。
多樣性指標：引入多樣性指標來評估模型的公平性，這些指標可以基於模型在不同群體中的表現差異來進行評估，而不需要依賴於固定的基準。
通過這些方法，可以在沒有基準線的情況下，開發出更強大的「正和公平」方法，從而促進公平性和性能的平衡。
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