Mejorando la equidad en los modelos de aprendizaje automático

A medida que el aprendizaje automático se vuelve más común en áreas como la aplicación de la ley y la aprobación de préstamos, han crecido las preocupaciones sobre la equidad en cómo funcionan estos sistemas. La equidad es crucial para asegurar que las personas no sean tratadas injustamente basándose en factores como el género o la raza. Este artículo discute un método para hacer que las predicciones sean más justas sin dejar de ser precisas.

#Equidad en el Aprendizaje Automático

La equidad en el aprendizaje automático significa que las decisiones tomadas por los modelos deberían tratar a todos por igual. Cuando un modelo utiliza información sensible, como la raza o el género, puede llevar a resultados sesgados. En los últimos años, muchos estudios se han centrado en cómo hacer que el aprendizaje automático sea más justo al analizar las causas de los resultados en las predicciones.

Una idea se llama "Equidad contrafactual", que significa que si cambiamos un atributo sensible de una persona, la predicción del modelo no debería cambiar. Para asegurar que el modelo funcione así, los investigadores generalmente necesitan establecer un modelo causal basado en lo que ya saben sobre las relaciones entre diferentes factores. Sin embargo, a menudo estas relaciones son desconocidas o demasiado complicadas para determinar en el mundo real.

#El Problema con los Métodos Actuales

Muchos enfoques existentes para la equidad contrafactual tienen requisitos estrictos. Por ejemplo, necesitan una comprensión completa de todas las relaciones causales entre diferentes variables, lo cual no siempre es posible. Si estas relaciones no están definidas correctamente, puede llevar a resultados injustos en las predicciones.

Además, los datos utilizados en modelos predictivos suelen contener tanto características numéricas como categóricas, lo que hace más difícil aplicar modelos matemáticos estándar. Cuando los modelos ignoran algunas características o utilizan datos insuficientes, su rendimiento predictivo puede caer significativamente.

#Nuestra Solución Propuesta

Proponemos un nuevo enfoque para la equidad contrafactual que funciona incluso cuando no tenemos información completa sobre las relaciones causales. Nuestro método se centra en minimizar el impacto de los Atributos Sensibles en las predicciones del modelo, mientras se mantiene su precisión.

#Componentes Clave

Nuestro enfoque consta de tres partes principales:

1. Modelo Invariante-Encoder: Esta parte aprende a crear representaciones de los datos que no cambian con los atributos sensibles.
2. Modelo de Aprendizaje Justo: Este modelo utiliza las representaciones invariantes para hacer predicciones que aseguran la equidad.
3. Modelo Consciente de Sensibilidad: Este modelo combina tanto las representaciones invariantes como la información sensible para lograr un buen rendimiento.

Juntos, estos tres modelos trabajan para lograr predicciones justas y precisas.

#Cómo Funcionan Juntos los Modelos

El modelo invariante-encoder aprende a extraer las partes de los datos que no se ven afectadas por los atributos sensibles. Al centrarse en estas características invariantes, el modelo de aprendizaje justo hace predicciones sin ser influenciado por información sensible.

El modelo consciente de sensibilidad puede usar ambos tipos de características para mejorar su rendimiento. Predice resultados basados en la representación invariante mientras también considera atributos sensibles. Esta combinación ayuda a equilibrar la equidad y la precisión.

#Perspectivas Teóricas

Proporcionamos un trasfondo teórico para nuestro enfoque analizando cómo estos modelos interactúan entre sí. Nuestro método incluye un marco teórico de juego minimax, donde el modelo invariante-encoder y el modelo de aprendizaje justo trabajan juntos para minimizar la influencia de la información sensible mientras maximizan la precisión de las predicciones. Este conjunto asegura que las relaciones entre características se mantengan sin poner un peso injusto en los atributos sensibles.

#Pruebas Empíricas

Para mostrar lo efectivo que es nuestro método, realizamos pruebas usando conjuntos de datos del mundo real, incluyendo información sobre estudiantes de derecho, prisioneros y solicitantes de préstamos. En nuestros experimentos, comparamos nuestro enfoque con métodos existentes. Los resultados indicaron que nuestro método superó constantemente a otros en términos de equidad mientras alcanzaba una precisión competitiva.

#Conjuntos de Datos Utilizados

1. Conjunto de Datos de Derecho: Este conjunto incluye detalles sobre estudiantes de derecho, como su raza y puntuaciones, y ayuda a predecir sus calificaciones de primer año.
2. Conjunto de Datos Compas: Este conjunto proporciona información sobre prisioneros y ayuda a predecir si volverán a cometer delitos dentro de dos años tras su liberación.
3. Conjunto de Datos Adulto: Este conjunto contiene información sobre solicitantes de préstamos y se utiliza para determinar si alguien gana más de $50,000 al año.

#Evaluación del Rendimiento

Medimos qué tan bien funcionó nuestro modelo utilizando diferentes métricas estadísticas. Para tareas de predicción, miramos errores en tareas de regresión y clasificación. Usamos métricas como el error absoluto medio y la precisión para evaluar el rendimiento. Para la equidad, medimos discrepancias en las predicciones entre grupos sensibles utilizando métricas de equidad establecidas.

El rendimiento de nuestro método mostró consistentemente mejoras sobre métodos tradicionales, indicando que podíamos lograr un equilibrio satisfactorio entre equidad y precisión.

#Conclusión

En conclusión, nuestro enfoque ofrece una manera de lograr equidad contrafactual sin necesidad de conocimiento completo de las relaciones causales. Al centrarnos en minimizar el impacto de los atributos sensibles en las predicciones mientras mantenemos la precisión general, hemos creado un método que puede ayudar a asegurar que se tomen decisiones justas en áreas de alto riesgo. El trabajo futuro explorará cómo podemos seguir mejorando este método para estimar mejor los efectos causales justos.