W kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) błąd systematycznego odnosi się do obecności błędów systematycznych w przewidywaniach lub wynikach algorytmu, które można przypisać z góry przyjętym poglądom lub uprzedzeniom wyznawanym przez model sztucznej inteligencji. Te błędy można wprowadzić na różnych etapach, np. podczas gromadzenia danych, wstępnego przetwarzania, uczenia modeli lub wdrażania. Błędy w modelach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego mogą prowadzić do niesprawiedliwych lub dyskryminujących wyników, potencjalnie dotykając mniejszości lub grup marginalizowanych.
Sprawiedliwość w AI i ML odnosi się do równego traktowania różnych grup lub osób poprzez model AI. Uczciwe algorytmy mają na celu minimalizację uprzedzeń i unikanie dyskryminacji, zapewniając sprawiedliwe i bezstronne wyniki. Zaproponowano różne wskaźniki i techniki oceny uczciwości w systemach AI i ML, takie jak parytet demograficzny, wyrównane szanse i uczciwość indywidualna. Zapewnienie sprawiedliwości jest niezbędne do tworzenia godnych zaufania, etycznych i społecznie odpowiedzialnych systemów sztucznej inteligencji.
W AppMaster, platformie no-code służącej do tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych, dobrze rozumie się znaczenie eliminowania stronniczości i uczciwości w systemach AI i ML. Platforma udostępnia narzędzia i funkcje, które pomagają programistom identyfikować i eliminować błędy przed wdrożeniem aplikacji. Na przykład wizualny model danych platformy (schemat bazy danych) i projektant procesów biznesowych (BP) umożliwiają użytkownikom tworzenie i wizualizację relacji między różnymi źródłami danych, pomagając im wykryć potencjalne źródła błędów na wczesnym etapie procesu programowania.
Programiści mogą również stosować różne techniki, aby zmniejszyć stronniczość i poprawić uczciwość w swoich modelach AI i ML, takie jak:
1. Gromadzenie różnorodnych i reprezentatywnych zbiorów danych: Gromadzenie danych z wielu różnych źródeł i zapewnienie wystarczającej reprezentacji różnych grup może pomóc złagodzić uprzedzenia. Często wiąże się to z wyszukiwaniem danych na temat niedostatecznie reprezentowanych grup i uzupełnianiem istniejących zbiorów danych o dodatkowe punkty danych, aby zapewnić dokładną i zrównoważoną reprezentację.
2. Wstępne przetwarzanie danych: Oczyszczanie i wstępne przetwarzanie danych może pomóc wyeliminować różne błędy systematyczne, takie jak błędy związane z próbkowaniem, pomiarami i agregacją. Proces ten obejmuje obsługę brakujących danych, uwzględnienie wartości odstających oraz, w razie potrzeby, standaryzację lub ponowne próbkowanie danych.
3. Regularyzacja modeli: Techniki regularyzacji, takie jak regularyzacja L1 lub L2, mogą pomóc w zapobieganiu nadmiernemu dopasowaniu i tworzeniu bardziej stabilnych i bezstronnych modeli poprzez karanie złożonych modeli i zachęcanie do prostoty.
4. Korzystanie z algorytmów uczenia maszynowego uwzględniających uczciwość: Kilka algorytmów zostało specjalnie zaprojektowanych w celu poprawy uczciwości w modelach uczenia maszynowego. Przykładami mogą być kontradyktoryjne debatowanie, ponowne ważenie i uczenie się o sprawiedliwej reprezentacji. Algorytmy te mogą pomóc w zapewnieniu, że modele sztucznej inteligencji przynoszą sprawiedliwe wyniki dla różnych grup demograficznych.
5. Ocena uczciwości: programiści mogą korzystać z różnych wskaźników uczciwości, takich jak parytet demograficzny, wyrównane szanse lub uczciwość indywidualna, aby ocenić wydajność swoich modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Ciągła ocena i monitorowanie wydajności modelu może pomóc w identyfikowaniu błędów uprzedzeń i problemów z rzetelnością w miarę ich pojawiania się, umożliwiając programistom wprowadzenie niezbędnych korekt w swoich modelach.
6. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI): techniki XAI mają na celu uczynienie systemów sztucznej inteligencji bardziej przejrzystymi i możliwymi do interpretacji poprzez zapewnienie wglądu w sposób, w jaki algorytmy podejmują decyzje. Może to pomóc programistom odkryć potencjalne źródła stronniczości i poprawić ogólną uczciwość ich modeli.
Organizacje, które włączają aplikacje AI i ML do swoich przepływów pracy, powinny zdawać sobie sprawę z potencjalnych stronniczości i starać się tworzyć uczciwe i sprawiedliwe modele sztucznej inteligencji. Wykorzystując kompleksowy zestaw narzędzi AppMaster, programiści mogą skutecznie wyeliminować uprzedzenia i poprawić uczciwość, tworząc solidne, godne zaufania i społecznie odpowiedzialne aplikacje AI. Ponieważ technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stale ewoluują i stają się coraz bardziej powszechne w życiu codziennym, istotne jest zrozumienie koncepcji stronniczości i sprawiedliwości oraz nadanie im priorytetowego charakteru, aby zapewnić sprawiedliwy i szeroki podział korzyści płynących z tych technologii w całym społeczeństwie.
