Upendeleo wa AI ni nini?

AI iko kila mahali-inapanga, kuweka bao na kupendekeza kwa utulivu. Hiyo ni rahisi… hadi inasukuma vikundi vingine mbele na kuwaacha wengine nyuma. Ikiwa umejiuliza ni nini upendeleo wa AI , kwa nini inaonekana hata katika mifano iliyosafishwa, na jinsi ya kuipunguza bila utendaji wa tanking, mwongozo huu ni kwa ajili yako.

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 GPT inawakilisha nini
Uchanganuzi wa Kiingereza-wazi wa jina na asili ya GPT.

🔗 AI ya utabiri ni nini
Jinsi mifano ya ubashiri inavyotabiri matokeo kutoka kwa data ya kihistoria na ya moja kwa moja.

🔗 AI ya chanzo-wazi ni nini
Ufafanuzi, manufaa muhimu, changamoto, leseni na mifano ya mradi.

🔗 Jinsi ya kuingiza AI katika biashara yako
Hatua kwa hatua ramani ya barabara, zana, mtiririko wa kazi, na mabadiliko muhimu ya usimamizi.

Ufafanuzi wa haraka: AI Bias ni nini?

Upendeleo wa AI ni wakati matokeo ya mfumo wa AI yanapendelea au kuwanyima watu au vikundi fulani. Mara nyingi hutokana na data isiyosawazisha, chaguo finyu za kipimo, au muktadha mpana ambao mfumo unajengwa na kutumiwa. Upendeleo sio kila wakati hasidi, lakini unaweza kuongeza madhara haraka ikiwa hautadhibitiwa. [1]

Tofauti inayosaidia: upendeleo ni potofu katika kufanya maamuzi, wakati ubaguzi ni athari mbaya ambayo skew inaweza kutoa ulimwenguni. Huwezi kuondoa kila mara upendeleo, lakini lazima uudhibiti ili usilete matokeo yasiyo ya haki. [2]

Kwa nini kuelewa upendeleo kunakufanya uwe bora zaidi 💡

Kuchukua isiyo ya kawaida, sawa? Lakini kujua ni nini upendeleo wa AI hukufanya:

• Bora katika muundo - utaona mawazo dhaifu mapema.

• Bora katika utawala - utaweka hati za kubadilishana biashara badala ya kuzipungia kwa mkono.

• Bora katika mazungumzo - na viongozi, wasimamizi, na watu walioathirika.

Pia, kujifunza lugha ya vipimo na sera za haki huokoa muda baadaye. Kusema kweli, ni kama kununua ramani kabla ya safari ya barabarani isiyo kamili, lakini bora zaidi kuliko mitetemo. [2]

Aina za upendeleo wa AI utaona porini 🧭

Upendeleo hujitokeza katika mzunguko wa maisha wa AI. Timu za mifumo ya kawaida huingia katika:

• Upendeleo wa sampuli za data - baadhi ya makundi hayawakilishwi au hayapo.

• Upendeleo wa lebo - lebo za kihistoria husimba chuki au hukumu za wanadamu zenye kelele.

• Upendeleo wa kipimo - proksi ambazo hazichukui kile unachothamini kweli.

• Upendeleo wa tathmini - seti za majaribio hukosa idadi ya watu au miktadha fulani.

• Upendeleo wa upelekaji - mfano mzuri wa maabara unaotumika katika mpangilio mbaya.

• Upendeleo wa kimfumo na wa kibinadamu - mifumo pana ya kijamii na chaguo za timu zinazovuja katika teknolojia.

Muundo muhimu wa kiakili kutoka mashirika ya viwango huweka upendeleo katika kibinadamu, kiufundi, na za kimfumo na kupendekeza wa kijamii na kiufundi , sio tu marekebisho ya kielelezo. [1]

Ambapo upendeleo huingia kwenye bomba 🔍

1. Kutunga tatizo - fafanua lengo kwa ufinyu mno na hutawajumuisha watu ambao bidhaa inapaswa kuwahudumia.

2. Upatikanaji wa data - data ya kihistoria mara nyingi husimba ukosefu wa usawa uliopita.

3. Chaguo za vipengele - proksi za sifa nyeti zinaweza kuunda upya sifa nyeti.

4. Mafunzo - malengo yanaboresha kwa usahihi wa wastani, sio usawa.

5. Jaribio - ikiwa seti yako ya kushikilia imepindishwa, vipimo vyako pia.

6. Ufuatiliaji - mabadiliko ya watumiaji au muktadha yanaweza kuleta matatizo tena.

Vidhibiti vinasisitiza kurekodi hatari za haki katika mzunguko huu wa maisha, sio tu kwa wakati unaofaa. Ni mazoezi ya mikono yote. [2]

Je, tunapimaje haki bila kwenda kwenye miduara? 📏

Hakuna kipimo kimoja cha kutawala zote. Chagua kulingana na kesi yako ya utumiaji na madhara unayotaka kuepuka.

• Usawa wa idadi ya watu - viwango vya uteuzi vinapaswa kuwa sawa katika vikundi. Ni nzuri kwa maswali ya ugawaji, lakini inaweza kupingana na malengo ya usahihi. [3]

• Odds zilizosawazishwa - viwango vya makosa kama vile chanya zisizo za kweli na chanya za kweli vinapaswa kufanana. Inatumika wakati gharama ya makosa inatofautiana na kikundi. [3]

• Urekebishaji - kwa alama sawa, matokeo yanapaswa kuwa sawa katika vikundi. Inasaidia wakati alama huongoza maamuzi ya kibinadamu. [3]

Zana hufanya hili kuwa la vitendo kwa kukokotoa mapengo, viwanja na dashibodi ili uweze kuacha kubahatisha. [3]

Njia za vitendo za kupunguza upendeleo ambazo hufanya kazi 🛠️

Fikiria upunguzaji wa tabaka badala ya risasi moja ya fedha:

• Ukaguzi wa data na uboreshaji - tambua mapengo ya huduma, kukusanya data salama zaidi pale ambapo sampuli za hati ni halali.

• Kuweka uzani upya na sampuli upya - rekebisha usambazaji wa mafunzo ili kupunguza skew.

• Vikwazo vya kuchakata - ongeza malengo ya haki kwa lengo ili modeli ijifunze mabadilishano moja kwa moja.

• Uteuzi wa wapinzani - fundisha kielelezo ili sifa nyeti zisiweze kutabirika kutokana na uwakilishi wa ndani.

• Baada ya kuchakata - rekebisha viwango vya uamuzi kwa kila kikundi inapofaa na halali.

• Ukaguzi wa binadamu-katika-kitanzi - jozi miundo yenye muhtasari unaoeleweka na njia za kupanda.

Maktaba za programu huria kama vile AIF360 na Fairlearn hutoa metriki na kanuni za kupunguza. Wao sio uchawi, lakini watakupa mahali pa kuanzia. [5][3]

Uthibitisho wa ulimwengu halisi kwamba upendeleo ni muhimu 📸💳🏥

• Uchanganuzi wa nyuso - utafiti ulionukuliwa sana uliandika tofauti kubwa za usahihi katika makundi ya jinsia na aina ya ngozi katika mifumo ya kibiashara, na kusukuma uga kwenye mazoea bora ya tathmini. [4]

• Maamuzi ya juu (mikopo, kukodisha, nyumba) - hata bila dhamira, matokeo ya upendeleo yanaweza kupingana na haki na majukumu ya kupinga ubaguzi. Tafsiri: unawajibika kwa athari, sio tu msimbo. [2]

Hadithi ya haraka kutoka kwa mazoezi: katika ukaguzi wa skrini ya kuajiri bila jina, timu ilipata mapungufu ya kukumbuka kwa wanawake katika majukumu ya kiufundi. Mgawanyiko rahisi wa hatua-bora, uhakiki wa vipengele, na kiwango cha juu kwa kila kikundi-umeziba pengo kubwa kwa ubadilishanaji mdogo wa usahihi. Ufunguo haukuwa ujanja mmoja; ilikuwa ni kipimo kinachoweza kurudiwa-kupunguza-kufuatilia kitanzi.

Sera, sheria, na utawala: "nzuri" inaonekanaje 🧾

Huhitaji kuwa wakili, lakini unahitaji kubuni kwa usawa na kueleweka:

• Kanuni za haki - maadili yanayozingatia binadamu, uwazi, na kutobagua katika mzunguko wa maisha. [1]

• Ulinzi wa data na usawa - ambapo data ya kibinafsi inahusika, tarajia majukumu karibu na usawa, ukomo wa madhumuni, na haki za mtu binafsi; kanuni za sekta pia zinaweza kutumika. Ramani ya majukumu yako mapema. [2]

• Udhibiti wa hatari - tumia mifumo iliyopangwa kutambua, kupima, na kufuatilia upendeleo kama sehemu ya mipango mipana ya hatari ya AI. Iandike. Ihakiki. Rudia. [1]

Kando kidogo: makaratasi sio tu urasimu; ni jinsi unavyothibitisha kuwa ulifanya kazi hiyo ikiwa mtu yeyote atauliza.

Jedwali la kulinganisha: zana na mifumo ya kudhibiti upendeleo wa AI 🧰📊

Kila moja ya haya hukusaidia kujibu ni nini upendeleo wa AI katika muktadha wako kwa kukupa muundo, vipimo, na msamiati ulioshirikiwa.

Mtiririko mfupi wa maoni wenye maoni kidogo 🧪

1. Taja madhara unayotaka kuepuka - madhara ya mgao, tofauti za viwango vya makosa, madhara ya utu, n.k.

2. Chagua kipimo kilichoambatanishwa na madhara hayo - kwa mfano, odd zilizosawazishwa ikiwa usawa wa hitilafu ni muhimu. [3]

3. Tekeleza misingi ukitumia data na muundo wa leo. Hifadhi ripoti ya haki.

4. Jaribu kurekebisha msuguano wa chini kwanza - mgawanyiko bora wa data, kuweka kizingiti, au uzani upya.

5. Enda kwa vikwazo vya uchakataji ikiwa inahitajika.

6. Tathmini tena kwenye seti za kushikilia ambazo zinawakilisha watumiaji halisi.

7. Kufuatilia katika uzalishaji - mabadiliko ya usambazaji hutokea; dashibodi lazima, pia.

8. Makubaliano ya hati - haki ni ya muktadha, kwa hivyo eleza ni kwa nini ulichagua usawa X badala ya Y. [1][2]

Vidhibiti na mashirika ya viwango huweka mkazo katika kufikiria mzunguko wa maisha kwa sababu fulani. Inafanya kazi. [1]

Vidokezo vya mawasiliano kwa wadau 🗣️

• Epuka maelezo ya hesabu pekee - onyesha chati rahisi na mifano thabiti kwanza.

• Tumia lugha nyepesi - sema kile ambacho kielelezo kinaweza kufanya isivyo haki na ni nani anaweza kuathirika.

• Kubadilishana kwa uso - vikwazo vya haki vinaweza kubadilisha usahihi; hiyo sio mdudu ikiwa inapunguza madhara.

• Panga dharura - jinsi ya kusitisha au kurudisha nyuma matatizo yakitokea.

• Alika uchunguzi - ukaguzi wa nje au timu nyekundu inafichua sehemu zisizo wazi. Hakuna mtu anayeipenda, lakini inasaidia. [1][2]

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara: Upendeleo wa AI ni nini, kweli? ❓

Je, si upendeleo tu data mbaya?
Siyo tu. Data ni muhimu, lakini chaguo za muundo, muundo wa tathmini, muktadha wa utumiaji na motisha ya timu yote huathiri matokeo. [1]

Je, ninaweza kuondoa upendeleo kabisa?
Kwa kawaida sivyo. Unalenga kudhibiti upendeleo ili usisababishe athari zisizo sawa-fikiria kupunguza na utawala, sio ukamilifu. [2]

Je, ni kipimo gani cha haki ninachopaswa kutumia?
Chagua kulingana na aina ya madhara na sheria za kikoa. Kwa mfano, kama chanya za uwongo zitadhuru kikundi zaidi, lenga usawa wa viwango vya makosa (tazamo sawa). [3]

Je, ninahitaji ukaguzi wa kisheria?
Ikiwa mfumo wako unagusa fursa au haki za watu, ndio. Sheria zinazozingatia watumiaji na usawa zinaweza kutumika kwa maamuzi ya algoriti, na unahitaji kuonyesha kazi yako. [2]

Maneno ya mwisho: Muda Mrefu Sana, Sikusoma 🧾✨

Ikiwa mtu atakuuliza ni nini AI bias , hapa ndio jibu linalowezekana: ni skew ya kimfumo katika matokeo ya AI ambayo inaweza kutoa athari zisizo sawa katika ulimwengu wa kweli. Unaitambua kwa vipimo vinavyofaa muktadha, kuipunguza kwa mbinu zilizowekwa tabaka, na kuitawala katika mzunguko mzima wa maisha. Si mdudu hata mmoja kubana-ni suala la bidhaa, sera na watu ambalo linahitaji upimaji thabiti wa kipimo, uhifadhi wa nyaraka na unyenyekevu. Nadhani hakuna risasi... lakini kuna orodha zinazofaa, ubadilishanaji wa uaminifu, na tabia bora. Na ndio, emoji chache hazidhuru kamwe. 🙂

Marejeleo

1. Chapisho Maalum la NIST 1270 - Kuelekea Kiwango cha Kutambua na Kusimamia Upendeleo katika Upelelezi wa Bandia . Kiungo

2. Ofisi ya Kamishna wa Habari wa Uingereza - Vipi kuhusu haki, upendeleo na ubaguzi? Kiungo

3. Hati za Fairlearn - Vipimo vya usawa vya kawaida (usawa wa idadi ya watu, matumaini yaliyosawazishwa, urekebishaji). Kiungo

4. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Vivuli vya Jinsia: Tofauti za Usahihi wa Kimaingiliano katika Uainishaji wa Jinsia Kibiashara . FAT* / PMLR. Kiungo

5. Utafiti wa IBM - Kuanzisha AI Fairness 360 (AIF360) . Kiungo

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi