Le besoin d'explications locales fiables en apprentissage machine
Comprendre l'importance d'auditer les explications de l'apprentissage automatique pour la confiance.
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Table des matières
Dans le monde d'aujourd'hui, plein de décisions importantes sont influencées par des Modèles d'apprentissage automatique. Ces décisions peuvent vraiment impacter la vie des gens, comme pour le recrutement, l'octroi de crédits ou la détermination de l'éligibilité à des aides sociales. Avec la montée en puissance de ces modèles, la transparence devient de plus en plus cruciale. Les gens veulent comprendre comment ces modèles prennent leurs décisions et si on peut leur faire Confiance. Une façon d'apporter cette transparence, c'est via des Explications locales, qui donnent un aperçu des prédictions faites par le modèle.
Mais le problème, c'est que ces explications peuvent parfois être trompeuses. Quand une entreprise ou une organisation publie ces explications, les utilisateurs qui les reçoivent pourraient ne pas leur faire confiance, surtout s'ils soupçonnent qu'elles ont été manipulées. Donc, il est super important d'implémenter une forme d'audit pour garantir que les explications fournies sont précises et dignes de confiance.
Explications Locales et Confiance
Les explications locales visent à clarifier comment un modèle d'apprentissage automatique fait des prédictions spécifiques. Elles offrent un moyen de comprendre pourquoi un modèle a pris une décision particulière pour un cas spécifique. Par exemple, si un modèle refuse une demande de prêt, une explication locale pourrait informer le demandeur que c'est à cause de faibles scores de crédit. Cependant, ces explications peuvent être biaisées ou présentées de manière à donner une image favorable des performances du modèle. Les entreprises peuvent avoir intérêt à faire en sorte que leurs modèles paraissent équitables ou fiables, même s'ils ne le sont pas.
Étant donné ce potentiel de biais, les utilisateurs ont besoin d'une façon de vérifier que les explications qu'ils reçoivent sont légitimes. Un auditeur tiers - une entité indépendante - peut aider à s'assurer que ces explications sont fiables. Cet auditeur peut évaluer si les explications locales correspondent réellement aux prédictions du modèle.
L'Importance de l'Audit
L'audit est essentiel pour maintenir la confiance dans les systèmes d'apprentissage automatique utilisés dans des situations sensibles. Pour que l'audit soit efficace, il doit offrir une compréhension claire de la manière dont les explications correspondent au comportement du modèle. Dans de nombreux cas, cela peut nécessiter un grand nombre de requêtes ou de tests pour évaluer la précision de ces explications. Ce besoin de requêtes étendues est particulièrement marqué dans des scénarios de modélisation complexes avec des dimensions élevées, où de petits quartiers locaux peuvent ne pas fournir assez de Données pour une validation fiable.
Pour auditer un modèle avec succès, il est crucial de poser les bonnes questions et d'obtenir suffisamment de données pour permettre une vérification approfondie des explications. Plus les explications sont incohérentes avec les prédictions du modèle, plus le problème pourrait être important.
Bien que certains cadres d'audit suggèrent de demander des éclaircissements détaillés sur la structure du modèle, cela peut être problématique à cause de préoccupations de confidentialité. Beaucoup d'organisations considèrent leurs modèles d'apprentissage automatique comme une propriété intellectuelle précieuse, rendant une divulgation complète peu probable. Donc, les auditeurs vont souvent devoir travailler avec les données et explications limitées disponibles.
Comment fonctionne l'Audit
Dans un processus d'audit typique, l'auditeur recueille une collection de points de données et leurs prédictions correspondantes. Il compare ensuite ces prédictions aux explications fournies pour s'assurer qu'elles sont cohérentes. Un auditeur peut évaluer une explication locale en examinant la fréquence à laquelle l'explication reflète correctement la décision du modèle. L'objectif est de s'assurer que les explications ne sont pas juste plausibles, mais correspondent réellement au comportement du modèle.
Pour commencer, l'auditeur fixera un seuil pour ce qui constitue un niveau d'exactitude acceptable. Ensuite, il échantillonnera des points de données, les fera passer par le modèle d'apprentissage automatique et examinera les explications fournies. Si les explications correspondent constamment aux prédictions du modèle et tombent dans des marges d'erreur acceptables, alors le processus d'audit pourrait être jugé réussi.
Cependant, si les explications montrent des divergences significatives, l'auditeur pourrait conclure que les explications ne peuvent pas être dignes de confiance. Une grande partie du cadre d'audit se concentre sur la façon dont les explications sont locales. Plus la zone de l'explication est petite et spécifique, plus il devient difficile de la valider.
Défis dans l'Audit des Explications Locales
Un des principaux problèmes rencontrés durant l'audit est la localité des explications. La localité fait référence à la taille de la zone autour d'un point de donnée où l'explication s'applique. Si la localité est trop petite, il se peut qu'il n'y ait pas assez de données pour vérifier précisément l'explication. Dans des espaces de haute dimension, où la complexité des données augmente, il est encore plus difficile de trouver suffisamment de points de données pertinents qui rentrent dans la localité spécifiée.
Ce manque de données suffisantes peut mener à des situations où les auditeurs ne peuvent pas évaluer correctement la précision des explications fournies. Sans un accès correct au modèle ou à son fonctionnement interne, l'efficacité de l'audit peut être considérablement limitée.
De plus, même si une explication semble refléter avec précision la décision du modèle basée sur les données existantes, il peut encore y avoir des manipulations ou des biais sous-jacents que l'audit pourrait manquer. Cette complexité suggère que l'audit des explications locales est non seulement un défi technique, mais aussi un qui nécessite une réflexion attentive sur les implications éthiques et la confiance.
Le Rôle de la Localité dans l'Audit
La localité est un facteur critique dans l'audit des modèles d'apprentissage automatique. Elle représente la taille de la région locale d'où provient l'explication. Si ces régions locales sont trop restrictives, l'auditeur ne pourra peut-être pas rassembler un échantillon adéquat de données pour des résultats d'audit fiables. Cela signifie que pour l'audit soit efficace, il est essentiel que les régions locales couvrent suffisamment la distribution des données.
En pratique, beaucoup de modèles d'apprentissage automatique et méthodes d'explication couramment utilisés peuvent produire des régions locales très petites. Cela est particulièrement vrai pour les modèles complexes traitant des données de haute dimension. Par conséquent, l'auditeur trouvera presque impossible de rassembler suffisamment d'informations pour effectuer un audit complet. Des régions locales plus petites entraînent souvent des défis accrus pour valider la relation entre l'explication et le comportement du modèle.
En résumé, la localité impacte la capacité de l'auditeur à évaluer la fiabilité et la confiance des explications. Les auditeurs doivent prêter une attention particulière à la taille des régions locales lors de l'évaluation des explications, car des régions inadéquates peuvent entraîner des conclusions trompeuses.
Directions Futures pour l'Audit
À l'avenir, il est clair que les méthodes actuelles pour auditer les explications locales ont des limites. La recherche future devrait viser à développer des techniques plus robustes qui peuvent gérer des données de haute dimension tout en fournissant des évaluations significatives de la qualité des explications.
Une piste potentielle est d'explorer des auditeurs tiers qui possèdent un meilleur accès aux spécifications et paramètres des modèles. La capacité pour les auditeurs d'avoir cet accès améliorerait leur capacité à effectuer des Audits complets et allégerait certains des problèmes de confiance rencontrés par ceux qui reçoivent les explications. De tels auditeurs pourraient faire le pont entre les entreprises et les utilisateurs en fournissant un point d'évaluation neutre.
De plus, améliorer le cadre d'audit pourrait impliquer d'innover de nouvelles techniques d'explicabilité qui génèrent des régions locales et des représentations de données plus adéquates. Cela pourrait inclure le développement de méthodes capables d'échantillonner efficacement des données pour assurer une couverture suffisante à des fins d'audit.
Conclusion
Alors que les modèles d'apprentissage automatique influencent de plus en plus des décisions de vie cruciales, garantir leur transparence et leur fiabilité est d'une importance capitale. Les explications locales servent de moyen pour fournir un aperçu de ces systèmes complexes, mais elles viennent aussi avec des défis, surtout en ce qui concerne la confiance et l'auditabilité.
Mettre en place des cadres d'audit efficaces sera clé pour instaurer la confiance dans ces systèmes. Les auditeurs doivent se concentrer sur la compréhension et la vérification des explications locales tout en étant conscients des défis posés par la localité. Avec une recherche continue et une collaboration entre les parties prenantes, l'avenir des audits en apprentissage automatique peut mener à des applications de cette technologie plus dignes de confiance et équitables dans des contextes sensibles.
Titre: Auditing Local Explanations is Hard
Résumé: In sensitive contexts, providers of machine learning algorithms are increasingly required to give explanations for their algorithms' decisions. However, explanation receivers might not trust the provider, who potentially could output misleading or manipulated explanations. In this work, we investigate an auditing framework in which a third-party auditor or a collective of users attempts to sanity-check explanations: they can query model decisions and the corresponding local explanations, pool all the information received, and then check for basic consistency properties. We prove upper and lower bounds on the amount of queries that are needed for an auditor to succeed within this framework. Our results show that successful auditing requires a potentially exorbitant number of queries -- particularly in high dimensional cases. Our analysis also reveals that a key property is the ``locality'' of the provided explanations -- a quantity that so far has not been paid much attention to in the explainability literature. Looking forward, our results suggest that for complex high-dimensional settings, merely providing a pointwise prediction and explanation could be insufficient, as there is no way for the users to verify that the provided explanations are not completely made-up.
Auteurs: Robi Bhattacharjee, Ulrike von Luxburg
Dernière mise à jour: 2024-07-18 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.13281
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.13281
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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