Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), sai lệch đề cập đến sự hiện diện của các lỗi hệ thống trong dự đoán hoặc kết quả đầu ra của thuật toán, có thể được quy cho các khái niệm hoặc định kiến định sẵn do mô hình AI nắm giữ. Những thành kiến này có thể xuất hiện ở nhiều giai đoạn khác nhau, chẳng hạn như trong quá trình thu thập dữ liệu, tiền xử lý, đào tạo mô hình hoặc triển khai. Những thành kiến trong mô hình AI và ML có thể dẫn đến kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử, có khả năng ảnh hưởng đến các nhóm thiểu số hoặc bị gạt ra ngoài lề xã hội.
Tính công bằng trong AI và ML đề cập đến việc đối xử công bằng với các nhóm hoặc cá nhân khác nhau bằng mô hình AI. Các thuật toán công bằng nhằm mục đích giảm thiểu thành kiến và tránh phân biệt đối xử, đảm bảo rằng kết quả đầu ra của chúng là công bằng và không thiên vị. Nhiều số liệu và kỹ thuật khác nhau đã được đề xuất để đánh giá tính công bằng trong hệ thống AI và ML, chẳng hạn như sự tương đương về nhân khẩu học, tỷ lệ cược cân bằng và sự công bằng cá nhân. Thiết lập sự công bằng là điều cần thiết để tạo ra các hệ thống AI đáng tin cậy, có đạo đức và có trách nhiệm với xã hội.
Tại AppMaster, một nền tảng no-code để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động, tầm quan trọng của việc giải quyết sự thiên vị và công bằng trong hệ thống AI và ML đều được hiểu rõ. Nền tảng này cung cấp các công cụ và tính năng giúp nhà phát triển xác định và giảm thiểu những thành kiến trước khi triển khai ứng dụng của họ. Ví dụ: mô hình dữ liệu trực quan (lược đồ cơ sở dữ liệu) và trình thiết kế Quy trình kinh doanh (BP) của nền tảng cho phép người dùng tạo và trực quan hóa mối quan hệ giữa các nguồn dữ liệu khác nhau, giúp họ phát hiện sớm các nguồn sai lệch tiềm ẩn trong quá trình phát triển.
Các nhà phát triển cũng có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để giảm sự thiên vị và cải thiện tính công bằng trong mô hình AI và ML của họ, chẳng hạn như:
1. Thu thập các bộ dữ liệu đa dạng và mang tính đại diện: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và đảm bảo có đủ sự đại diện của các nhóm khác nhau có thể giúp giảm thiểu thành kiến. Điều này thường liên quan đến việc tìm kiếm dữ liệu về các nhóm ít được trình bày và bổ sung các bộ dữ liệu hiện có với các điểm dữ liệu bổ sung để đảm bảo sự trình bày chính xác và cân bằng.
2. Xử lý trước dữ liệu: Làm sạch và xử lý trước dữ liệu có thể giúp loại bỏ các sai lệch khác nhau, chẳng hạn như các sai lệch lấy mẫu, đo lường và tổng hợp. Quá trình này bao gồm xử lý dữ liệu bị thiếu, giải quyết các giá trị ngoại lệ và chuẩn hóa hoặc lấy mẫu lại dữ liệu nếu cần.
3. Chính quy hóa các mô hình: Các kỹ thuật chính quy hóa, chẳng hạn như chính quy hóa L1 hoặc L2, có thể giúp ngăn chặn việc điều chỉnh quá mức và tạo ra các mô hình ổn định và không thiên vị hơn bằng cách xử phạt các mô hình phức tạp và khuyến khích sự đơn giản.
4. Sử dụng thuật toán ML nhận biết tính công bằng: Một số thuật toán đã được thiết kế đặc biệt để cải thiện tính công bằng trong các mô hình ML. Các ví dụ bao gồm việc loại bỏ thành kiến đối nghịch, cân nhắc lại và học cách thể hiện công bằng. Các thuật toán này có thể giúp đảm bảo rằng các mô hình AI tạo ra kết quả công bằng cho các nhóm nhân khẩu học khác nhau.
5. Đánh giá tính công bằng: Nhà phát triển có thể sử dụng nhiều số liệu công bằng khác nhau, chẳng hạn như tính tương đương về nhân khẩu học, tỷ lệ chênh lệch cân bằng hoặc tính công bằng cá nhân, để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI và ML của họ. Việc đánh giá và giám sát liên tục hiệu suất của mô hình có thể giúp xác định các vấn đề sai lệch và công bằng khi chúng phát sinh, cho phép các nhà phát triển thực hiện các điều chỉnh cần thiết cho mô hình của họ.
6. AI có thể giải thích (XAI): Kỹ thuật XAI nhằm mục đích làm cho hệ thống AI minh bạch và dễ hiểu hơn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về cách thuật toán đưa ra quyết định. Điều này có thể giúp các nhà phát triển phát hiện ra các nguồn sai lệch tiềm ẩn và cải thiện tính công bằng tổng thể của mô hình của họ.
Các tổ chức kết hợp ứng dụng AI và ML vào quy trình làm việc của mình nên nhận thức được những thành kiến tiềm ẩn và cố gắng tạo ra các mô hình AI công bằng và bình đẳng. Bằng cách tận dụng bộ công cụ toàn diện của AppMaster, các nhà phát triển có thể giải quyết các thành kiến một cách hiệu quả và cải thiện tính công bằng để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ, đáng tin cậy và có trách nhiệm với xã hội. Khi công nghệ AI và ML tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến hơn trong cuộc sống hàng ngày, điều cần thiết là phải hiểu và ưu tiên các khái niệm về sự thiên vị và công bằng để đảm bảo rằng lợi ích của những công nghệ này có thể được chia sẻ một cách công bằng và rộng rãi trong toàn xã hội.
