يعد اكتشاف التحيزات في نماذج التعلم الآلي جانبًا مهمًا لضمان أنظمة الذكاء الاصطناعي العادلة والأخلاقية. يمكن أن تنشأ التحيزات من مراحل مختلفة من مسار التعلم الآلي، بما في ذلك جمع البيانات والمعالجة المسبقة واختيار الميزات والتدريب النموذجي والنشر. يتضمن اكتشاف التحيزات مزيجًا من التحليل الإحصائي ومعرفة المجال والتفكير النقدي. في هذا الرد، سنستكشف طرق اكتشاف التحيزات في نماذج واستراتيجيات التعلم الآلي لمنعها والتخفيف منها.
1. جمع البيانات:
غالبًا ما تنبع التحيزات في التعلم الآلي من بيانات التدريب المتحيزة. ومن الضروري فحص بيانات التدريب بعناية بحثًا عن أي تحيزات متأصلة. أحد الأساليب الشائعة هو إجراء تحليل شامل للبيانات الاستكشافية (EDA) لتحديد الأنماط والاختلالات في البيانات. يمكن أن تساعد تقنيات التصور مثل الرسوم البيانية والمؤامرات المربعة والمؤامرات المبعثرة في الكشف عن التحيزات المتعلقة بتوزيعات الفئة أو القيم المفقودة أو القيم المتطرفة أو الارتباطات.
على سبيل المثال، في مجموعة البيانات المستخدمة للتنبؤ بالموافقات على القروض، إذا كان هناك خلل كبير في عدد القروض المعتمدة بين المجموعات السكانية المختلفة، فقد يشير ذلك إلى التحيز. وبالمثل، إذا كانت مجموعات معينة ممثلة تمثيلا ناقصا في البيانات، فقد لا يعمم النموذج بشكل جيد على تلك المجموعات، مما يؤدي إلى تنبؤات متحيزة.
2. المعالجة المسبقة:
أثناء المعالجة المسبقة للبيانات، يمكن أن يتم تقديم التحيزات عن غير قصد من خلال تنظيف البيانات أو تطبيعها أو تشفيرها. على سبيل المثال، قد يؤدي التعامل مع القيم المفقودة أو القيم المتطرفة بطريقة متحيزة إلى تحريف عملية تعلم النموذج. من الضروري توثيق جميع خطوات المعالجة المسبقة وضمان الشفافية في كيفية إجراء تحويلات البيانات.
إحدى تقنيات المعالجة المسبقة الشائعة لمعالجة التحيزات هي زيادة البيانات، حيث يتم إنشاء نقاط البيانات الاصطناعية لموازنة التوزيعات الطبقية أو تحسين أداء النموذج عبر مجموعات مختلفة. ومع ذلك، فمن الضروري التحقق من صحة تأثير زيادة البيانات على الحد من التحيز وعدالة النموذج.
3. اختيار الميزة:
يمكن أن تظهر التحيزات أيضًا من خلال الميزات المستخدمة في النموذج. يمكن أن تساعد طرق اختيار الميزات مثل تحليل الارتباط أو المعلومات المتبادلة أو درجات أهمية الميزة في تحديد الميزات التمييزية التي تساهم في التحيز. يمكن أن تؤدي إزالة هذه الميزات أو إزالة انحيازها إلى التخفيف من التوقعات غير العادلة وتحسين عدالة النموذج.
على سبيل المثال، في نموذج التوظيف، إذا كان النموذج يعتمد بشكل كبير على سمة تمييزية مثل الجنس أو العرق، فقد يؤدي ذلك إلى إدامة التحيزات في عملية التوظيف. ومن خلال استبعاد مثل هذه الميزات أو استخدام تقنيات مثل تقليل انحياز الخصومة، يمكن للنموذج أن يتعلم حدود قرار أكثر عدلاً.
4. تدريب نموذجي:
يمكن أن يكون التحيز متأصلًا في عملية التعلم النموذجي بسبب الاختيارات الخوارزمية أو المعلمات الفائقة أو أهداف التحسين. إن التقييم المنتظم لأداء النموذج عبر مجموعات فرعية مختلفة أو سمات حساسة يمكن أن يكشف عن تأثيرات وتحيزات متباينة. يمكن لمقاييس مثل تحليل التأثير المتباين، أو الاحتمالات المتساوية، أو التكافؤ الديموغرافي أن تحدد مدى العدالة وتوجيه تحسين النموذج.
علاوة على ذلك، فإن دمج قيود العدالة أو شروط التنظيم أثناء التدريب النموذجي يمكن أن يساعد في تخفيف التحيزات وتعزيز النتائج العادلة. يمكن لتقنيات مثل التدريب على الخصومة، أو إزالة التأثير المتباين، أو إعادة الوزن أن تعزز عدالة النموذج من خلال معاقبة السلوك التمييزي.
5. تقييم النموذج:
بعد تدريب النموذج، من الضروري تقييم أدائه في سيناريوهات العالم الحقيقي لتقييم قدراته على العدالة والتعميم. يمكن أن يؤدي إجراء عمليات تدقيق التحيز أو تحليلات الحساسية أو اختبار A/B إلى الكشف عن التحيزات التي لم تكن واضحة أثناء التدريب. يمكن أن توفر مراقبة تنبؤات النموذج مع مرور الوقت والتماس التعليقات من مختلف أصحاب المصلحة رؤى قيمة حول تأثيره على مجموعات المستخدمين المختلفة.
يتطلب اكتشاف التحيزات والتخفيف منها في نماذج التعلم الآلي اتباع نهج شامل يمتد عبر مسار التعلم الآلي بأكمله. من خلال توخي اليقظة أثناء جمع البيانات، والمعالجة المسبقة، واختيار الميزات، والتدريب النموذجي، والتقييم، يمكن للممارسين بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر شفافية ومساءلة وعادلة يستفيد منها جميع أصحاب المصلحة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning