Abordando el sesgo en modelos de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo se usa mucho en muchos sistemas de software, pero plantea preguntas importantes sobre la equidad. Algunos modelos pueden mostrar sesgo en contra de grupos específicos de personas, especialmente aquellas que pertenecen a más de un grupo minoritario, como las mujeres de piel más oscura. Esto se conoce como sesgo interseccional. Por ejemplo, un modelo puede funcionar bien para personas de piel más clara o hombres, pero dar resultados injustos para mujeres de piel más oscura. Este problema resalta la necesidad de realizar pruebas de equidad adecuadas antes de usar modelos de aprendizaje profundo en el mundo real.

Actualmente, la investigación sobre el sesgo interseccional no está tan avanzada como la investigación centrada en el sesgo que afecta a individuos o grupos. Las herramientas disponibles para detectar el sesgo interseccional a menudo carecen de características clave, como la capacidad de medir múltiples Métricas de Equidad, cálculos rápidos y resultados fáciles de entender. Para abordar estas deficiencias, se ha introducido un nuevo método llamado Fairpriori. Fairpriori busca proporcionar un mejor enfoque para encontrar subgrupos sesgados utilizando un algoritmo de generación de conjuntos de elementos frecuentes. Esto permite cálculos más rápidos y eficientes de métricas de equidad en varios subgrupos de datos.

#¿Qué es Fairpriori?

Fairpriori está diseñado para mejorar cómo se descubren los subgrupos sesgados dentro de los sistemas de aprendizaje profundo. Combina el cálculo de métricas de equidad con el proceso de generación de conjuntos de elementos frecuentes. Esta integración ayuda a lograr una mejor eficiencia en el reconocimiento de subgrupos afectados por sesgos, y apoya una mayor variedad de métricas de equidad. Fairpriori se ha comparado con otros métodos avanzados como Themis, FairFictPlay y TestSGD, mostrando mejor eficiencia y efectividad en la identificación de sesgos interseccionales. También es más fácil de usar y entender, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para señalar subgrupos afectados por un trato injusto.

#La necesidad de equidad en el aprendizaje automático

A medida que el aprendizaje profundo se vuelve más común en diferentes industrias como la financiera y la de reclutamiento, la pregunta de la equidad en los modelos de aprendizaje automático (ML) se vuelve más urgente. Cuando los algoritmos aprenden de datos históricos, pueden surgir sesgos, lo que lleva a resultados injustos. Estos sesgos a menudo surgen de varios atributos en los datos de entrenamiento, que pueden afectar cómo los sistemas de software, como los motores de recomendación, funcionan para diferentes grupos. Se ha acuñado el término 'errores de equidad' para describir estos problemas en la ingeniería de software.

La equidad en los sistemas basados en datos busca asegurar que los resultados de un modelo no estén influenciados por atributos individuales que puedan causar sesgo. Esta área de investigación ha ganado mucha atención recientemente, influenciada por regulaciones y expectativas de las partes interesadas. El sesgo interseccional solo ha sido discutido recientemente en las pruebas de equidad, marcándolo como un tema poco explorado que se centra en el trato injusto de las personas con múltiples características protegidas.

#Comprendiendo la equidad de subgrupos y el sesgo interseccional

La equidad de subgrupos está vinculada a la equidad individual y grupal. La equidad individual significa que individuos similares deberían tener resultados similares. Por otro lado, la equidad grupal indica que grupos similares deberían recibir un trato igual. La equidad de subgrupos va un paso más allá, enfocándose en grupos que consisten en múltiples características, como raza y género. Por lo tanto, el sesgo interseccional se refiere a las injusticias que enfrentan individuos que pertenecen a más de uno de estos grupos.

Por ejemplo, estudios muestran que los sistemas comerciales de clasificación de género tienen tasas de precisión más bajas para mujeres de piel más oscura en comparación con hombres de piel más clara. Estos hallazgos subrayan la urgente necesidad de mejor transparencia y rendición de cuentas en el aprendizaje automático para asegurar un trato justo para todos, especialmente individuos que enfrentan múltiples fuentes de sesgo.

#Los desafíos en la medición de la equidad

Uno de los desafíos para asegurar la equidad en los resultados del aprendizaje automático es determinar cómo medirla a través de varios subgrupos. Mientras que la precisión parece ser una métrica obvia, no cuenta toda la historia. Por ejemplo, un modelo puede ser 90% preciso para hombres blancos pero solo 50% para mujeres negras, lo que sugiere un problema de equidad. Sin embargo, es importante usar métricas de equidad apropiadas que puedan revelar tales desigualdades.

Ha habido numerosos intentos de desarrollar estas métricas, pero el proceso a menudo es complicado. La elección de la métrica correcta es crucial para evitar conclusiones engañosas. Por ejemplo, una herramienta utilizada para predecir el riesgo de reincidencia ha sido criticada por ser injusta para los individuos negros debido a su dependencia de métricas inapropiadas. Esto destaca la importancia de usar las medidas de equidad correctas para asegurar un enfoque equitativo en los sistemas de aprendizaje automático.

#Los métodos existentes para identificar sesgos

Varios métodos existentes intentan identificar subgrupos que están negativamente impactados por sesgos dentro de los modelos de aprendizaje automático. Entre estos métodos están Themis, FairFictPlay y TestSGD.

#Themis

Themis es una de las primeras herramientas construidas para identificar subgrupos afectados por el sesgo interseccional. Lo hace generando combinaciones de atributos que superan un cierto umbral de discriminación. Themis calcula un puntaje de discriminación basado en la paridad demográfica, midiendo disparidades en los resultados basados en atributos protegidos. A pesar de su utilidad, Themis puede ser menos eficiente debido a su dependencia de métodos de muestreo y entradas externas.

#FairFictPlay

FairFictPlay se enfoca en auditar la equidad de subgrupos cuando los datos de verdad de base son accesibles. Esta herramienta examina si los resultados de diferentes subgrupos se alinean con estándares específicos de equidad. Al comparar resultados, FairFictPlay calcula un puntaje de equidad que refleja disparidades dentro de los subgrupos.

#TestSGD

TestSGD es un método más reciente que busca descubrir y medir la discriminación en subgrupos. Utiliza reglas definidas por igualdad lineal y se centra en identificar subgrupos que sufren de sesgos. TestSGD depende en gran medida del uso de muestreo, lo que puede llevar a tiempos de procesamiento más largos, haciéndolo menos eficiente en comparación con otros métodos.

#Cómo funciona Fairpriori

Fairpriori se destaca al integrar la generación de subgrupos con los cálculos de métricas de equidad, mejorando drásticamente la eficiencia. Al combinar estos dos procesos, Fairpriori puede producir resultados rápidamente sin los cálculos extensivos que normalmente se requieren para cada subgrupo individual.

El algoritmo utilizado en Fairpriori también está diseñado para manejar múltiples métricas de equidad, permitiendo una variedad de contextos de aplicación. Al desglosar los componentes de cada métrica, Fairpriori puede medir con precisión la equidad para varios grupos de manera más eficiente.

#Características clave de Fairpriori

Fairpriori ofrece varias ventajas clave que mejoran su capacidad para descubrir subgrupos sesgados:

1. Identificación automática de subgrupos sesgados: Puede identificar rápidamente subgrupos afectados por sesgos sin requerir configuraciones complejas o una curva de aprendizaje empinada.

2. Soporte para múltiples métricas de equidad: Fairpriori puede acomodar varias definiciones de equidad, permitiendo a los usuarios seleccionar la métrica más apropiada para su escenario de datos.

3. Eficiencia en la generación de muestras: Fairpriori produce resultados más rápido que los métodos existentes, reduciendo el tiempo necesario para descubrir sesgos.

4. Interfaz amigable: La herramienta está diseñada para ser fácil de usar, permitiendo a los usuarios obtener resultados sin necesitar habilidades técnicas avanzadas.

#Estudio de caso: Examinando el sesgo utilizando Fairpriori

Una aplicación práctica de Fairpriori implica el uso de conjuntos de datos como COMPAS para verificar sesgos. Al probar las predicciones del modelo contra los resultados reales, Fairpriori puede ayudar a revelar cualquier patrón discriminatorio presente en las predicciones.

En un caso, Fairpriori inicialmente no identificó subgrupos sesgados. Al bajar el umbral de soporte, la herramienta pudo resaltar un sesgo significativo en contra de hombres afroamericanos en las predicciones del modelo, ayudando a refinar el modelo para obtener resultados más equitativos.

#Comparando Fairpriori con otros métodos

Fairpriori no solo busca mejorar el descubrimiento de subgrupos sesgados, sino que también se desempeña mejor que sus competidores. En comparación con Themis, Fairpriori reduce el tiempo de ejecución de minutos a solo segundos. Esta eficiencia proviene de la capacidad de Fairpriori para procesar datos sin necesidad de muestreo extensivo, como lo hace Themis.

Al compararlo con FairFictPlay, Fairpriori a menudo requiere menos tiempo para generar resultados. Fairpriori puede producir sus cálculos sin muestreo, haciendo sus salidas más confiables.

Frente a TestSGD, Fairpriori muestra mejoras significativas en el rendimiento al eliminar errores de muestreo y procesar datos de manera más eficiente. Si bien ambos métodos son efectivos, Fairpriori sobresale en ofrecer resultados más rápidos y claros.

#Conclusión

Fairpriori representa un paso importante hacia adelante en la comprensión y abordaje del sesgo interseccional en el aprendizaje automático. Al simplificar el proceso de identificación de subgrupos sesgados y permitir una mayor flexibilidad en la medición de la equidad, Fairpriori ofrece una herramienta valiosa para investigadores y practicantes por igual.

Con su capacidad de producir resultados rápidamente y soportar múltiples métricas de equidad, Fairpriori ayuda a asegurar que los modelos de aprendizaje automático se puedan evaluar por su equidad de manera más efectiva. A medida que este campo continúa creciendo, Fairpriori podría allanar el camino para algoritmos más equitativos en varias aplicaciones, llevando a resultados más justos para todos los individuos, independientemente de sus antecedentes.