Gerechte KI mit CrossWalk sichern

Maschinenlernen (ML) wird in vielen Bereichen immer häufiger eingesetzt, auch in sozialen Netzwerken. Diese Netzwerke enthalten oft persönliche Informationen, daher ist es wichtig, sicherzustellen, dass alles fair abläuft, wenn ML verwendet wird. Fairness bedeutet, dass jede Gruppe, besonders die Minderheiten oder marginalisierten Gruppen, nicht unfair behandelt oder benachteiligt werden sollte.

#Verständnis von Node-Embeddings

Im ML müssen wir oft komplexe Strukturen wie soziale Netzwerke so darstellen, dass Maschinen sie verstehen können. Dieser Prozess wird "Representation Learning" genannt. Eine Methode dafür sind "Node Embeddings." Wenn wir Node Embeddings erstellen, verwandeln wir jede Person oder Verbindung im sozialen Netzwerk in ein numerisches Format, das wichtige Informationen über deren Beziehungen und Eigenschaften festhält.

#Der Bedarf an fairer Repräsentation

Bei der Erstellung dieser Node Embeddings ist es wichtig, darauf zu achten, wie sensible Informationen, wie Alter oder Geschlecht, verwendet werden könnten. Wenn sensible Attribute in den Embeddings zu offensichtlich sind, könnte das zu Vorurteilen und unfairer Behandlung bestimmter Gruppen führen. Das gilt besonders für Gruppen, die bereits benachteiligt sind.

#Eine Methode für faire Node Embeddings

Um die Fairness in Node Embeddings zu verbessern, wurde eine Methode namens "CrossWalk" entwickelt. Diese Methode verändert, wie wir diese Embeddings erstellen, indem sie anpasst, wie der Algorithmus sensible Attribute versteht und nutzt. Im Grunde genommen können wir durch die Feinabstimmung spezifischer Einstellungen entscheiden, ob sensible Attribute leichter oder schwerer aus den Embeddings zu erkennen sind.

#Fairness und Qualität ausbalancieren

Die Verwendung von CrossWalk erfordert eine Balance. Einerseits wollen wir es schwierig machen, sensible Informationen zu erkennen, um Fairness zu gewährleisten. Andererseits wollen wir auch die Qualität der Embeddings erhalten, damit sie das Netzwerk immer noch genau darstellen. Das bedeutet, wir müssen die richtigen Einstellungen basierend auf unseren Zielen auswählen.

#Das Experiment

Um diesen Ansatz zu testen, haben Forscher Daten aus einem sozialen Netzwerk namens Pokec gesammelt, das Informationen über Nutzer enthält, einschliesslich demografischer Daten wie Alter und Standort. Aus diesen Daten haben sie verschiedene kleinere Netzwerke (Subgraphen) erstellt, um zu untersuchen, wie die CrossWalk-Methode in verschiedenen Szenarien funktionierte.

Diese Subgraphen wurden in drei Typen kategorisiert:

1. Distinct: Kleine Städte mit wenigen Verbindungen zueinander.
2. Semi-distinct: Cluster von kleinen Städten, die verbunden, aber von anderen getrennt sind.
3. Mixed: Bereiche innerhalb grösserer Städte, die eng miteinander verbunden sind.

Die Forscher wollten herausfinden, ob die Einstellungen der CrossWalk-Methode beeinflussen könnten, wie gut sensible Informationen verborgen wurden und wie genau die Embeddings andere, unsensible Merkmale erkennen konnten.

#Das Experiment einrichten

Im Experiment haben die Forscher verschiedene Einstellungen in CrossWalk und einer anderen Methode namens node2vec angepasst. Dann schauten sie, wie gut jede Methode sensible und nicht-sensible Merkmale für verschiedene Gruppen in den Subgraphen vorhersagen konnte.

Zunächst schauten sie sich die Leistung von node2vec allein an. Danach haben sie die CrossWalk-Anpassungen angewendet, um zu sehen, wie sich die Ergebnisse änderten. Sie haben speziell Folgendes gemessen:

• Bewusstsein: Wie leicht jemand sensible Informationen aus den Embeddings ablesen konnte.
• Ungleichheit: Die Unterschiede in der Genauigkeit zwischen verschiedenen Gruppen.
• Leistung: Wie gut die Embeddings ein nicht-sensibles Attribut vorhersagen konnten.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Die Experimente zeigten, dass die Einstellungen in CrossWalk einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse hatten.

1. Niedrige Bewusstseinskonfiguration: Durch die Anpassung der Einstellungen zur Priorisierung von Fairness fanden die Forscher heraus, dass es schwieriger wurde, sensible Attribute zu identifizieren. Das verbesserte die Fairness für Minderheitengruppen.

2. Hohe Bewusstseinskonfiguration: Mit unterschiedlichen Einstellungen waren sensible Attribute leichter abzuleiten. Hier waren die Vorhersagen über die Gruppen hinweg gleicher, was die Ungleichheiten reduzierte.

Insgesamt stellte sich heraus, dass ein Ansatz mit niedrigem Bewusstsein oft zu einer höheren Ungleichheit zwischen den Gruppen führte. Kleinere Gruppen hatten mehr Schwierigkeiten mit genauen Vorhersagen, während grössere Gruppen besser abschnitten. Im Gegensatz dazu verbesserten hohe Bewusstseinskonfigurationen die Leistung über die Gruppen hinweg, könnten aber das Erkennen sensibler Attribute erleichtert haben.

#Der Ausgleich

Obwohl CrossWalk entscheidend dazu beitragen kann, fairere Embeddings zu erstellen, gibt es einen wichtigen Kompromiss. Durch die Verbesserung der Fairness für sensible Attribute könnte manchmal die Fähigkeit beeinträchtigt werden, andere nicht-sensible Attribute genau zu erkennen. Das bedeutet, dass es keine Lösung für alle gibt; die beste Konfiguration hängt von der spezifischen Situation und den gewünschten Ergebnissen ab.

#Die Gefahr des Missbrauchs

Ein wichtiger Punkt ist, dass die CrossWalk-Methode Wissen über sensible Attribute in den Daten erfordert. Das könnte Risiken bergen, wenn sie missbraucht wird. Wenn jemand weiss, wie man diese Attribute manipuliert, könnte er diese Informationen ausnutzen, um Minderheitengruppen gezielt anzugreifen, was zu schädlichen Folgen führen könnte.

#Fazit

Die Studie unterstreicht die Bedeutung von Fairness im Maschinenlernen, insbesondere im Umgang mit sensiblen Informationen. Die CrossWalk-Methode ist ein wertvolles Werkzeug, das massgeschneiderte Konfigurationen basierend auf spezifischen Bedürfnissen ermöglicht. Allerdings ist es wichtig, ihre Nutzung verantwortungsvoll anzugehen und die Möglichkeit von Missbrauch und Schaden im Auge zu behalten.

Zusammenfassend erfordert Fairness im Maschinenlernen sorgfältige Überlegungen, wie sensitive Informationen innerhalb von Node Embeddings behandelt werden. Mit Methoden wie CrossWalk können Forscher daran arbeiten, Systeme zu schaffen, die auf Fairness abzielen, ohne die Qualität der analysierten Daten zu opfern. Die anhaltende Herausforderung besteht darin, das richtige Gleichgewicht zu finden und sicherzustellen, dass die Technologie alle Gruppen gleichermassen hebt.