Abordando las disparidades en las explicaciones de aprendizaje automático

El aprendizaje automático se está utilizando cada vez más en muchas áreas, como la salud y la ley. Sin embargo, estos sistemas a veces pueden ocultar cómo toman decisiones. Esta falta de claridad es preocupante, especialmente cuando los resultados pueden afectar la vida de las personas. Por ejemplo, en el ámbito de la salud, es vital saber cómo un modelo decide sobre los planes de tratamiento. Si un modelo da predicciones sesgadas en contra de ciertos grupos, entender el razonamiento detrás de sus decisiones se vuelve aún más crucial.

Para abordar la necesidad de claridad, ha surgido un campo llamado IA Explicable (XAI). XAI se centra en crear métodos para explicar cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático. Un enfoque común en XAI implica modelos más simples que imitan el comportamiento de modelos complejos. Este método, conocido como explicación post hoc, crea un modelo local para explicar predicciones individuales o el comportamiento general del modelo complejo.

Los métodos de explicación post hoc se dividen en cuatro categorías principales: contra-factuales, basados en reglas, basados en perturbaciones y basados en gradientes. Cada uno de estos tipos tiene sus propios desafíos. Por ejemplo, las explicaciones contra-factuales pueden ser costosas de calcular, mientras que los métodos basados en reglas pueden crear reglas complicadas que son difíciles de comprender. Los métodos basados en gradientes también pueden ser complicados, ya que pueden ser sensibles al ruido y no detectar relaciones engañosas en los datos.

Este artículo se enfoca en los métodos basados en perturbaciones, especialmente uno llamado LIME (Explicaciones Locales Interpretables Independientes del Modelo). LIME es popular para explicar modelos de aprendizaje automático utilizados con datos estructurados. Sin embargo, estudios recientes han encontrado disparidades en la precisión de las explicaciones generadas por LIME entre diferentes grupos definidos por raza y género.

Para abordar estas disparidades, primero debemos entender los problemas que surgen de los datos utilizados para generar predicciones de aprendizaje automático. Limitaciones como tamaños de muestra pequeños, cambios en las características de los datos y variables omitidas pueden sesgar el rendimiento del modelo, llevando a explicaciones inconsistentes. También tenemos que considerar cómo el modelo en sí, incluyendo si utiliza atributos sensibles como raza o género, puede influir en la equidad de sus resultados.

#Desafíos en los Datos y Propiedades del Modelo

Los modelos de aprendizaje automático a menudo enfrentan desafíos relacionados con los datos en los que se entrenan. Por ejemplo, si un grupo está subrepresentado en los datos de entrenamiento, puede llevar a predicciones sesgadas. Este desequilibrio puede perjudicar la capacidad del modelo para generalizar el conocimiento al grupo desfavorecido. De manera similar, si falta algún dato o no es representativo, puede crear más desequilibrios, llevando a predicciones injustas.

Un desafío clave radica en el concepto de cambio de covariables. Esto ocurre cuando los datos de entrenamiento no son representativos de los datos de prueba. Si el modelo aprende de un conjunto de datos que no refleja la verdadera distribución de la población, puede no funcionar bien para ciertos grupos. Si los conjuntos de entrenamiento para diferentes grupos tienen una superposición limitada, es probable que el modelo tenga problemas al encontrarse con nuevos datos.

El Cambio de concepto se refiere a los cambios en la relación entre atributos y resultados. Por ejemplo, si la influencia de ciertos atributos varía entre diferentes subgrupos, esto puede impactar el rendimiento del modelo. En tales casos, el modelo puede no aprender de manera efectiva, llevando a disparidades en cómo explica sus predicciones.

Otro desafío a considerar es el sesgo por omisión de variables. Ignorar variables que afectan significativamente el resultado puede obstaculizar la capacidad del modelo para aprender relaciones con precisión. Por ejemplo, si un atributo importante como la educación no está incluido en el proceso de entrenamiento, puede afectar directamente el resultado y llevar a predicciones engañosas.

#Investigando las Disparidades en las Explicaciones

Dada la importancia de entender las características de los datos, realizamos un estudio para explorar cómo ciertos factores afectan las disparidades en las explicaciones entre diferentes grupos. Nos enfocamos en cuatro problemas principales:

1. Desequilibrio en el Tamaño de la Muestra: Observamos cómo variar la representación de grupos desfavorecidos en los datos de entrenamiento afecta las disparidades en las explicaciones. Un aumento en el tamaño de la muestra del grupo desfavorecido debería, en teoría, reducir las disparidades en las explicaciones generadas.

2. Cambio de Covariables: Examinamos cómo las discrepancias entre las distribuciones de entrenamiento y prueba impactan la calidad de las explicaciones. Si los datos de entrenamiento no son representativos, puede llevar a mayores disparidades en las explicaciones.

3. Cambio de Concepto: Analizamos cómo los cambios en la relación entre atributos y resultados pueden crear disparidades en la calidad de las explicaciones. Al alterar intencionadamente esta relación, pudimos ver cómo afectaba la salida del modelo.

4. Variables Omitidas: Probamos cómo no incluir una variable importante en el modelo afecta las disparidades en las explicaciones. Esta omisión puede distorsionar significativamente los resultados y disminuir la calidad de las explicaciones.

#Metodología

Para estudiar estos problemas, creamos conjuntos de datos sintéticos basados en un modelo causal. Este modelo nos ayuda a simular condiciones del mundo real donde podemos controlar diversos factores. Generamos un conjunto de datos que incluye atributos como atributos sensibles (p.ej., raza, género), covariables y resultados binarios.

Luego entrenamos modelos de aprendizaje automático, tanto simples como complejos, utilizando estos conjuntos de datos. Al analizar cómo se desempeñaron estos modelos, pudimos discernir el impacto de los problemas mencionados anteriormente en las disparidades de las explicaciones.

Seleccionamos LIME como nuestro método de explicación por su uso generalizado y su capacidad para generar explicaciones locales. El método utiliza perturbaciones para crear variaciones en instancias específicas, lo que ayuda a interpretar cómo el modelo toma sus decisiones.

#Resultados de las Simulaciones Sintéticas

En nuestros experimentos sintéticos, primero descubrimos que aumentar la proporción del grupo desfavorecido en la muestra de entrenamiento conducía a una reducción de las disparidades en la calidad de las explicaciones. Cuando los datos de entrenamiento representaban más adecuadamente al grupo desfavorecido, las métricas de explicación mejoraban.

Con el cambio de covariables, observamos que a medida que aumentaba la superposición entre los conjuntos de entrenamiento y prueba, las disparidades en las explicaciones disminuían. Este hallazgo refuerza aún más la idea de que un conjunto de datos de entrenamiento bien representado es crucial para una predicción e interpretación precisa.

Al examinar el cambio de concepto, notamos que los cambios más altos llevaban a aumentos en las disparidades, especialmente para modelos complejos de redes neuronales. Esto indica que los modelos lineales, que tienen dificultades para captar relaciones complejas, podrían ser mejores produciendo explicaciones consistentes en tales escenarios.

Finalmente, al variar el impacto de las variables omitidas, quedó claro que excluir variables importantes aumentaba significativamente las disparidades en las explicaciones. Esto refuerza la necesidad de incluir todas las variables relevantes en el entrenamiento del modelo para lograr resultados justos y precisos.

#Hallazgos de Conjuntos de Datos del Mundo Real

También probamos nuestras hipótesis utilizando el conocido conjunto de datos Adult. Este conjunto de datos se usa comúnmente para análisis de equidad en el aprendizaje automático. Contiene varios atributos relacionados con individuos y sus niveles de ingresos.

Nuestros hallazgos reflejaron las simulaciones sintéticas. Al aumentar el porcentaje del grupo desfavorecido en la muestra de entrenamiento, observamos que las disparidades en las explicaciones disminuían. Este hallazgo fue consistente tanto en modelos de regresión lineal como en redes neuronales, aunque las redes neuronales tendían a tener disparidades ligeramente más altas.

Al explorar los cambios de covariables, encontramos que a medida que aumentaba la superposición entre las distribuciones de entrenamiento y prueba, las disparidades en las explicaciones se reducían. Esto reflejó las tendencias que vimos en el conjunto de datos sintético.

Para los cambios de concepto en este conjunto de datos, nuevamente observamos que incluir el atributo sensible en el entrenamiento del modelo llevaba a menores disparidades en las explicaciones. Esto resalta la importancia de considerar adecuadamente los atributos sensibles en el entrenamiento del modelo.

Omitir variables cruciales, como la nacionalidad en relación con el ingreso, demostró un aumento significativo en las disparidades de las explicaciones. Esto muestra lo importante que es para los modelos tener en cuenta todos los factores relevantes al hacer predicciones.

#Discusión e Implicaciones

Nuestro estudio proporciona valiosos conocimientos sobre los factores que influyen en las disparidades en las explicaciones del aprendizaje automático. Al investigar el tamaño de la muestra, el cambio de covariables, el cambio de concepto y las variables omitidas, ampliamos la comprensión de cómo las propiedades de los datos pueden afectar la calidad de las explicaciones.

Una conclusión clave es la importancia de la representación en los datos de entrenamiento. Cuanto más precisamente los datos de entrenamiento reflejan la población, menos probable es que se produzcan disparidades en las predicciones y explicaciones.

Entender el cambio en las características de los datos también resalta la necesidad de monitorear y evaluar continuamente los modelos. Asegurar que los entornos de entrenamiento de los modelos permanezcan consistentes con las distribuciones del mundo real es crucial para obtener resultados justos.

Además, nuestros hallazgos enfatizan la importancia de incluir todas las variables relevantes en el proceso de entrenamiento. Omitir atributos clave puede llevar a resultados distorsionados, subrayando la necesidad de una exhaustiva revisión de los datos antes de comenzar el entrenamiento del modelo.

#Consideraciones Futuras

Para mejorar el estado de las explicaciones del aprendizaje automático, el trabajo futuro debería considerar desarrollar estándares para evaluar las disparidades en las explicaciones. Estos estándares pueden establecer criterios para la equidad y precisión, guiando el desarrollo de métodos de explicación más robustos.

Además, expandir la investigación para explorar otros métodos de explicación más allá de LIME contribuiría a una comprensión más completa de los desafíos que presentan las disparidades en las explicaciones. Otros métodos podrían exhibir disparidades similares basadas en las propiedades de los datos y las características del modelo.

A medida que el campo continúa evolucionando, es esencial seguir analizando cómo el aprendizaje automático influye en varios aspectos de la sociedad. Este examen continuo ayudará a crear sistemas más justos que puedan ser confiables por el público, asegurando que el aprendizaje automático sirva como una herramienta beneficiosa en nuestra vida diaria.