Fairness in Machine Learning mit teilweisem kausalem Wissen erreichen

Das Ziel von fairer maschineller Intelligenz ist es, Entscheidungen zu treffen, die keine Diskriminierung von Personen oder Gruppen aufgrund von Eigenschaften wie Geschlecht und Rasse beinhalten. In den letzten Jahren hat die Nutzung von kausalen Methoden zur Messung von Fairness zugenommen, insbesondere durch die Bewertung kausaler Effekte. Viele bestehende Techniken gehen jedoch davon aus, dass die wahren Ursache-Wirkungs-Beziehungen (kausale Graphen) bereits bekannt sind. In der realen Welt ist das oft nicht der Fall.

Diese Arbeit präsentiert einen neuen Weg, um Fairness zu erreichen, wenn nur einige Informationen über kausale Beziehungen verfügbar sind. Der vorgeschlagene Ansatz verwendet eine Art von Graph, der als teilweise gerichteter azyklischer Graph (PDAG) bezeichnet wird. Diese Graphstruktur ermöglicht es uns, faire Vorhersagen zu modellieren, indem wir nicht nur bekannte Beziehungen berücksichtigen, sondern auch Erkenntnisse aus Beobachtungsdaten und Expertenwissen einbeziehen.

#Maschinelles Lernen und seine Herausforderungen

Maschinelles Lernen hat in Bereichen wie Einstellung, Risikobewertung bei Verbrechen und Finanzen grossen Erfolg gehabt. Diese Systeme liefern wertvolle Einblicke, können aber auch Vorurteile aus den Daten enthalten, auf denen sie trainiert wurden. Zum Beispiel zeigte ein Einstellungstool eines grossen Unternehmens Vorurteile gegenüber weiblichen Bewerbern, basierend darauf, wie es Lebensläufe verarbeitete.

Um diese Vorurteile anzugehen, wurden viele Methoden vorgeschlagen, die in zwei Haupttypen fallen: statistische Fairnessmasse und kausale Fairnessmasse. Statistische Fairnessmethoden konzentrieren sich auf die Unterschiede zwischen Gruppen, während kausale Fairnessmethoden untersuchen, wie sensible Attribute die Entscheidungsergebnisse beeinflussen.

#Grundlagen der kausalen Fairness

Kausale Fairness bezieht sich auf das Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Sie basiert auf einem Modell, das Pearls Treppe der Kausalität genannt wird, welches Interventionen (Aktionen, die unternommen werden, um ein bestimmtes Ergebnis zu ändern) und Kontrafaktisches (was unter anderen Bedingungen passiert wäre) umfasst.

Eine der einfachsten und allgemeinsten Ideen der kausalen Fairness wird als interventionale Fairness bezeichnet. Dieses Konzept betrachtet, wie sensible Attribute die Ergebnisse durch spezifische Pfade in einem Graphen beeinflussen. Viele bestehende Methoden zur Sicherstellung von Fairness basieren auf einem vollständig definierten kausalen Graphen. In vielen realen Situationen kennen wir diese Graphen jedoch nicht vollständig, was Herausforderungen mit sich bringt.

#Lernen aus unvollständigen Informationen

Ein gängiger Ansatz zur Behandlung unbekannter kausaler Graphen besteht darin, Methoden zur kausalen Entdeckung zu verwenden, die darauf abzielen, die kausale Struktur aus Daten abzuleiten. Ohne starke Annahmen darüber, wie Daten generiert werden, haben diese Methoden jedoch Schwierigkeiten, die wahren kausalen Beziehungen offenzulegen. In vielen Fällen resultiert dies in einer Klasse von Graphen, die die gleichen bedingten Unabhängigkeiten teilen.

In diesem Kontext stellt sich eine wichtige Frage: Können wir interventionale Fairness definieren, auch wenn wir nur teilweise Kenntnisse über kausale Strukturen haben? Der vorgeschlagene Ansatz schlägt vor, mit einem MPDAG zu beginnen, der eine verfeinerte Version eines PDAG ist, um unser unvollständiges Verständnis darzustellen.

#Ansatz für faire Vorhersagen

Um faire Vorhersagen zu entwickeln, identifiziert der Ansatz Nicht-Nachkommen von sensiblen Attributen innerhalb des MPDAG. Allerdings kann sich die ausschliessliche Konzentration auf Nicht-Nachkommen negativ auf die Vorhersagegenauigkeit auswirken. Diese Arbeit schlägt eine ausgewogene Lösung durch ein eingeschränktes Optimierungsproblem vor, das darauf abzielt, sowohl Fairness als auch Genauigkeit zu maximieren.

Die Methode berücksichtigt die Auswirkungen aller Beobachtungsvariablen bei der Modellierung der interventionalen Fairness in MPDAGs. Dies führt zu einem neuen kausalen Graphen, der hilft, die Bewertung der Kriterien für interventionale Fairness zu formalisieren.

#Annahmen und Einschränkungen

Obwohl dieses Framework keine Auswahlverzerrung oder versteckte Störfaktoren annimmt, sind diese Einschränkungen in vielen verwandten Studien üblich. Der Schlüsselbeitrag ist die Fähigkeit, interventionale Fairness zu erreichen, selbst wenn der kausale Graph nicht vollständig gerichtet ist.

#Strukturale kausale Modelle

Ein strukturelles kausales Modell (SCM) dient als Rahmen, um kausale Beziehungen zwischen Variablen darzustellen. Es besteht aus drei Teilen: beobachtbaren Variablen, nicht beobachtbaren Variablen und Funktionen, die zeigen, wie beobachtbare Variablen von ihren direkten Ursachen abhängen.

Die Beziehungen in einem SCM können als gerichtete Graphen visualisiert werden, wobei Pfeile die Richtung des Einflusses zwischen den Variablen zeigen. Gerichtete azyklische Graphen (DAGs) und ihre teilweise gerichteten Versionen wie PDAGS repräsentieren verschiedene Arten von kausalen Beziehungen in solchen Modellen.

#Verständnis der Graphen

Ein DAG ist ein Graph, der gerichtete Kanten und keine Zyklen enthält. Wenn einige Verbindungen ungerichtet sind, wird es zu einem PDAG. Jeder Graphtyp hat eine spezifische Art, Beziehungen und bedingte Unabhängigkeiten zwischen Variablen zu erfassen.

Die Markov-Äquivalenzklasse bezieht sich auf eine Gruppe von DAGs, die dieselben bedingten Unabhängigkeiten kodieren. Der abgeschlossene PDAG (CPDAG) repräsentiert diese Klassen eindeutig. Andererseits spiegelt ein maximal orientierter PDAG (MPDAG) die Nutzung von Hintergrundwissen für eine bessere Direktionalität innerhalb des Graphen wider.

#Kausale Inferenz und interventionale Fairness

Interventionen zwingen eine Variable dazu, einen bestimmten Wert anzunehmen, was die kausale Beziehung beeinflusst, die in einem SCM dargestellt wird. Auf diese Weise können kausale Effekte durch Post-Interventionsverteilungen verstanden werden. Das Kriterium für interventionale Fairness bewertet, ob Vorhersagen die sensiblen Attribute über verschiedene Bedingungen hinweg respektieren.

Ziel ist es sicherzustellen, dass das prädiktive Modell fair ist, wenn sensible Attribute berücksichtigt werden, was bedeutet, dass Vorhersagen keine Gruppe unfair bevorteilen oder benachteiligen sollten, basierend auf diesen Attributen.

#Formulierung des Fairness-Problems

Die Herausforderung, interventionale Fairness zu erreichen, besteht darin, das Problem so zu formulieren, dass wir sowohl Fairness als auch Genauigkeit bewerten können. Die vorgeschlagene Methode definiert interventionale Fairness als Funktion von zulässigen Attributen und Nicht-Nachkommen von sensiblen Attributen.

Die Etablierung eines grafischen Kriteriums ermöglicht die Identifizierung von Beziehungen zwischen Variablen, was das allgemeine Verständnis kausaler Effekte in MPDAGs verbessert.

#Ungefähre interventionale Fairness

Um das Problem zu lösen, faire Vorhersagen aus einem MPDAG zu lernen, führt diese Arbeit das Konzept der -ungefähren interventionalen Fairness ein. Ziel ist es, ein Modell zu finden, das Fairness aufrechterhält und gleichzeitig die Genauigkeit innerhalb bestimmter akzeptabler Grenzen maximiert.

Die vorgeschlagene Methode minimiert den Verlust unter definierten Fairness-Beschränkungen, was zu einem Modell führt, das Ergebnisse genau vorhersagen kann und gleichzeitig versucht, Fairness zwischen Gruppen zu wahren.

#Operationalisierung der interventionalen Fairness

Die praktische Umsetzung des Ansatzes konzentriert sich darauf, Vorhersagen basierend auf beobachtbaren Variablen innerhalb des MPDAG zu generieren. Dadurch kann das Modell kausale Inferenz erleichtern und sicherstellen, dass die Fairnessmetriken erfüllt werden.

#Ergebnisse und experimentelle Validierung

Experimentelle Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode sowohl auf synthetischen als auch auf realen Datensätzen. Diese Experimente messen die Vorhersagegenauigkeit und das Mass an interventionaler Ungerechtigkeit mithilfe verschiedener Metriken.

Bei synthetischen Daten neigen Modelle, die sensible Attribute einbeziehen, dazu, in Bezug auf Fairness schlechter abzuschneiden. Dennoch zeigt die vorgeschlagene Methode, dass sie ein Gleichgewicht zwischen geringer Ungerechtigkeit und Beibehaltung der Vorhersagegenauigkeit herstellen kann.

#Beispiele für reale Anwendungen

#UCI Studentendatensatz

Mit dem UCI Student Performance Datensatz wurde der Ansatz angewendet, um akademische Ergebnisse unter Berücksichtigung sensibler Attribute wie Geschlecht zu messen. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die vorgeschlagene Methode Fairness aufrechterhalten kann, während sie dennoch genau die Schülerleistungen vorhersagt.

#Risikobewertung von Krediten

Im Kontext der Risikobewertung von Krediten analysierte das Modell die Informationen von Kreditnehmern, um die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls vorherzusagen. Durch die Einbeziehung sensibler Attribute stellte die Methode sicher, dass die Vorhersagen fair über verschiedene Gruppen hinweg waren.

#Fazit

Diese Arbeit präsentiert einen Rahmen, um interventionale Fairness auf teilweise bekannten kausalen Graphen zu erreichen. Durch die Förderung eines ausgewogenen Ansatzes zwischen Fairness und Genauigkeit werden die Einschränkungen aktueller Methoden angesprochen, die auf vollständig definierten kausalen Beziehungen basieren.

Der Ansatz erweist sich als nützlich in realen Szenarien und bietet praktische Einblicke in die Umsetzung fairer Vorhersagen in maschinellen Lernsystemen. Zukünftige Bemühungen können diese Arbeit weiter verfeinern, indem sie die Herausforderungen angehen, die in Situationen mit versteckten Vorurteilen oder unerkannte Störfaktoren gefunden werden.

#Allgemeine Diskussion

Die Beziehung zwischen Fairness und Genauigkeit bleibt komplex und kontextabhängig. Es gibt Fälle, in denen es möglich ist, Fairness zu verbessern, ohne Genauigkeit zu opfern, während in anderen Fällen Kompromisse unvermeidbar sein können. Zukünftige Arbeiten werden von einem besseren Verständnis dieser Dynamiken profitieren, um effektivere Anwendungen von Fairnessmassnahmen im maschinellen Lernen zu informieren.

Letztendlich erfordert der Kampf gegen Vorurteile in automatisierten Entscheidungssystemen kontinuierliche Forschung und methodologische Fortschritte, um das Ziel einer wirklich fairen maschinellen Intelligenz zu erreichen.