portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">portant; overflow-wrap: break-word !important;" />
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">偏见在AI领域是一个很棘手的话题:有些偏见是有益的,例如噪声数据可以增加模型的鲁棒性,有些偏见是有害的,例如倾向对有色人种识别错误。
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">portant; overflow-wrap: break-word !important;" />
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">而且,当我们得到一个不完美的模型的时候,其中的数据集到底存在什么偏见?这些偏见是如何产生的?
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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">谷歌的PAIR (People + AI Research)团队最近发表了一篇博文,用一个很简单有趣的例子讨论了这些问题。
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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">假设我们拥有如下所示的不同形状的数据集,它们对应的标签是有无阴影,如下图。
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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">利用页面上的交互式分类器,可以分类出如下的结果,并得出相应的准确性。
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">portant; overflow-wrap: break-word !important;" />
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">模型并不完美,为了对结果进行纠正,你可能想知道模型正在犯什么错误,或者,数据存在哪种类型的偏见?
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">由于各个图形的主要区别在于形状,一个可能的偏见存在于形状的差别。通过观察你可能认为三个最主要的形状主要是圆、三角形和矩形。为了证实这个假设,你要确信你的模型在面对圆、三角形和矩形的时候模型的表现能力的一样的。接下来我们来做公正性分析(fairness analysis)。
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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">首先我们需要对每个的形状进行标注,但是一个问题是,有些形状并不能很肯定地确定是什么形状,这时候有两种策略,一是把这种形状判断为最有可能是圆、三角形和矩形(with their best guess);一种是给出一个选项:上述三种形状都不是(as "other")。之后我们分析模型对于每一类形状的分类准确率。该交互式页面给了两种策略的结果:
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">策略一:寻找最有可能的形状:
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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">第一种策略表明分类器对于矩形分类的结果最好,圆次之,三角形最差。不过这可以表明模型对三角形存在偏见吗?我们在页面上切换第二种策略。
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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">策略二:上述都不是:
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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">结果发生了变化!第二种策略则表明分类器对于三角形和矩形分类结果都最好,圆却最差。我们对于偏见的理解因为我们制定分类的策略不同而不同,换言之,每一种分类方式代表着采取不同的角度看待哪些是重要的分类特征。而决定数据集和最终模型决策的是你——制定策略的人。也就是每个数据集都代表一种“世界观”,其收集背后莫不代表着人的意志。
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">portant; overflow-wrap: break-word !important;" />
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">所以,再回过头来想想,还有哪些策略或者规则的指定可能会影响我们的对于公正性的判断?
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">portant; overflow-wrap: break-word !important;" />
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">对,我们当初对于分类的标准是依照形状,比如圆、三角形或者矩形,这也是我们人为定的标准,如果换成尖的“或者”圆的“呢?或者“小的”或者“大的”呢?下图给出了不同评价标准下,正确和错误分类的个体:
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">portant; overflow-wrap: break-word !important;" />
portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 12px; color: rgb(178, 178, 178);">图注:当类别标准是“尖的”或者“圆的”,以及其它模糊类别是“寻找最有可能的形状”的时候的分类结果