Affrontare il Bias nei Modelli di Deep Learning

Il deep learning è usato in tanti sistemi software, ma solleva importanti domande sulla giustizia. Alcuni modelli possono mostrare pregiudizi contro gruppi specifici di persone, specialmente quelle che appartengono a più di un gruppo minoritario, come le donne con la pelle scura. Questo è conosciuto come Pregiudizio Intersezionale. Per esempio, un modello potrebbe funzionare bene per le persone con la pelle chiara o per gli uomini, ma fornire risultati ingiusti per le donne con la pelle scura. Questo problema evidenzia la necessità di fare dei test giusti prima di usare modelli di deep learning nel mondo reale.

Attualmente, la ricerca sul pregiudizio intersezionale non è così avanzata come quella focalizzata sui pregiudizi che colpiscono individui o gruppi. Gli strumenti disponibili per rilevare il pregiudizio intersezionale spesso mancano di caratteristiche chiave, come la capacità di misurare più metriche di giustizia, calcoli rapidi e risultati facili da capire. Per colmare queste lacune, è stato introdotto un nuovo metodo chiamato Fairpriori. Fairpriori ha l'obiettivo di fornire un approccio migliore per trovare sotto-gruppi soggetti a pregiudizi utilizzando un algoritmo di generazione di itemset frequenti. Questo consente calcoli più rapidi ed efficienti delle metriche di giustizia in vari sotto-gruppi di dati.

#Che cos'è Fairpriori?

Fairpriori è progettato per migliorare il modo in cui vengono scoperti i sotto-gruppi colpiti da pregiudizi nei sistemi di deep learning. Combina il calcolo delle metriche di giustizia con il processo di generazione di itemset frequenti. Questa integrazione aiuta a raggiungere una maggiore efficienza nel riconoscere i sotto-gruppi colpiti da pregiudizi e supporta una varietà più ampia di metriche di giustizia. Fairpriori è stato confrontato con altri metodi avanzati come Themis, FairFictPlay e TestSGD, mostrando migliori efficienza ed efficacia nell'identificare pregiudizi intersecati. È anche più facile da usare e comprendere, rendendolo uno strumento potente per individuare i sotto-gruppi colpiti da trattamenti ingiusti.

#La necessità di giustizia nel machine learning

Man mano che il deep learning diventa più diffuso in vari settori come finanza e assunzioni, la questione della giustizia nei modelli di machine learning (ML) diventa più pressante. Quando gli algoritmi apprendono dai dati storici, possono emergere pregiudizi, portando a risultati ingiusti. Questi pregiudizi spesso nascono da vari attributi nei dati di addestramento, che possono influenzare come i sistemi software, come i motori di raccomandazione, funzionano per diversi gruppi. È stato coniato il termine 'bug di giustizia' per descrivere questi problemi nell'ingegneria del software.

La giustizia nei sistemi basati sui dati cerca di garantire che i risultati di un modello non siano influenzati da attributi individuali che potrebbero causare pregiudizi. Quest'area di ricerca ha guadagnato molta attenzione di recente, influenzata da regolamenti e aspettative degli stakeholders. Il pregiudizio intersezionale è stato discusso solo di recente nei test di giustizia, segnalandolo come un argomento poco esplorato che si concentra sui trattamenti ingiusti delle persone con più caratteristiche protette.

#Comprendere la giustizia dei sotto-gruppi e il pregiudizio intersezionale

La giustizia dei sotto-gruppi è collegata alla giustizia individuale e di gruppo. La giustizia individuale significa che individui simili dovrebbero avere risultati simili. D'altra parte, la giustizia di gruppo indica che gruppi simili dovrebbero ricevere un trattamento equo. La giustizia dei sotto-gruppi va un passo oltre, concentrandosi su gruppi che consistono in più caratteristiche, come razza e genere. Il pregiudizio intersezionale si riferisce quindi alle ingiustizie affrontate da individui che appartengono a più di questi gruppi.

Ad esempio, studi mostrano che i sistemi commerciali di classificazione di genere hanno tassi di accuratezza più bassi per le donne con la pelle scura rispetto agli uomini con la pelle chiara. Questi risultati sottolineano l'urgenza di una maggiore trasparenza e responsabilità nel machine learning per garantire un trattamento equo per tutti, specialmente per le persone che affrontano più fonti di pregiudizio.

#Le sfide nella misurazione della giustizia

Una delle sfide per garantire la giustizia nei risultati del machine learning è determinare come misurarla attraverso vari sotto-gruppi. Anche se l'accuratezza sembra una metrica ovvia, non racconta tutta la storia. Ad esempio, un modello potrebbe essere accurato al 90% per gli uomini bianchi ma solo al 50% per le donne nere, il che suggerisce un problema di giustizia. Tuttavia, è importante usare metriche di giustizia appropriate che possano rivelare tali disuguaglianze.

Ci sono stati numerosi tentativi di sviluppare queste metriche, ma il processo è spesso complicato. La scelta della metrica giusta è cruciale per evitare conclusioni fuorvianti. Ad esempio, uno strumento usato per prevedere il rischio di recidiva è stato criticato per essere ingiusto nei confronti degli individui neri a causa della sua dipendenza da metriche inappropriate. Questo evidenzia l'importanza di utilizzare le giuste misure di giustizia per garantire un approccio equo nei sistemi di machine learning.

#I metodi esistenti per identificare i pregiudizi

Diversi metodi esistenti cercano di identificare sotto-gruppi che sono negativamente influenzati dai pregiudizi all'interno dei modelli di machine learning. Tra questi metodi ci sono Themis, FairFictPlay e TestSGD.

#Themis

Themis è uno dei primi strumenti costruiti per identificare sotto-gruppi colpiti da pregiudizi intersezionali. Lo fa generando combinazioni di attributi che superano una certa soglia di discriminazione. Themis calcola un punteggio di discriminazione basato sulla parità demografica, misurando le disparità nei risultati basati su attributi protetti. Nonostante la sua utilità, Themis può essere meno efficiente a causa della sua dipendenza da metodi di campionamento e input esterni.

#FairFictPlay

FairFictPlay si concentra sull'audit della giustizia dei sotto-gruppi quando i dati di verità di base sono accessibili. Questo strumento osserva se i risultati di diversi sotto-gruppi corrispondono a specifici standard di giustizia. Confrontando i risultati, FairFictPlay calcola un punteggio di giustizia che riflette le disparità all'interno dei sotto-gruppi.

#TestSGD

TestSGD è un metodo più recente che mira a scoprire e misurare la discriminazione nei sotto-gruppi. Utilizza regole definite da uguaglianza lineare e si concentra sull'identificazione dei sotto-gruppi che soffrono di pregiudizi. TestSGD fa ampio uso del campionamento, il che può portare a tempi di elaborazione più lunghi, rendendolo meno efficiente rispetto ad altri metodi.

#Come funziona Fairpriori

Fairpriori si distingue per l'integrazione della generazione di sotto-gruppi con i calcoli delle metriche di giustizia, migliorando drasticamente l'efficienza. Combinando questi due processi, Fairpriori può produrre rapidamente risultati senza i calcoli estesi tipicamente richiesti per ogni singolo sotto-gruppo.

L'algoritmo utilizzato in Fairpriori è anche progettato per gestire più metriche di giustizia, consentendo diversi contesti di applicazione. Suddividendo i componenti di ciascuna metrica, Fairpriori può misurare con precisione la giustizia per vari gruppi in modo più efficiente.

#Caratteristiche chiave di Fairpriori

Fairpriori offre diversi vantaggi chiave che migliorano la sua capacità di scoprire sotto-gruppi pregiudicati:

1. Identificazione automatica di sotto-gruppi pregiudicati: Può identificare rapidamente sotto-gruppi colpiti da pregiudizi senza richiedere configurazioni complesse o una curva di apprendimento ripida.

2. Supporto per più metriche di giustizia: Fairpriori può ospitare varie definizioni di giustizia, consentendo agli utenti di selezionare la metrica più appropriata per il loro scenario di dati.

3. Efficienza nella generazione di campioni: Fairpriori produce risultati più velocemente rispetto ai metodi esistenti, riducendo il tempo necessario per scoprire i pregiudizi.

4. Interfaccia user-friendly: Lo strumento è progettato per essere facile da usare, consentendo agli utenti di ottenere risultati senza bisogno di competenze tecniche avanzate.

#Case Study: Esaminare il pregiudizio usando Fairpriori

Un'applicazione pratica di Fairpriori implica l'uso di set di dati come COMPAS per verificare il pregiudizio. Testando le previsioni del modello contro i risultati reali, Fairpriori può aiutare a rivelare eventuali schemi discriminatori presenti nelle previsioni.

In un caso, Fairpriori inizialmente non ha identificato sotto-gruppi pregiudicati. Abbassando la soglia di supporto, lo strumento è stato in grado di evidenziare un bias significativo contro gli uomini afro-americani nelle previsioni del modello, aiutando a perfezionare il modello per risultati più equi.

#Confronto tra Fairpriori e altri metodi

Fairpriori non solo mira a migliorare la scoperta di sotto-gruppi pregiudicati, ma si comporta anche meglio rispetto ai suoi concorrenti. Rispetto a Themis, Fairpriori riduce il tempo di esecuzione da minuti a soli secondi. Questa efficienza deriva dalla capacità di Fairpriori di elaborare i dati senza bisogno di campionamento esteso, come fa Themis.

Rispetto a FairFictPlay, Fairpriori spesso richiede meno tempo per generare risultati. Fairpriori può produrre i suoi calcoli senza campionamento, rendendo i suoi output più affidabili.

Rispetto a TestSGD, Fairpriori mostra significativi miglioramenti nelle prestazioni eliminando errori di campionamento e elaborando i dati in modo più efficiente. Anche se entrambi i metodi sono efficaci, Fairpriori si distingue per fornire risultati più rapidi e chiari.

#Conclusione

Fairpriori rappresenta un passo importante avanti nella comprensione e nell'affrontare il pregiudizio intersezionale nel machine learning. Semplificando il processo di identificazione dei sotto-gruppi pregiudicati e consentendo una maggiore flessibilità nella misurazione della giustizia, Fairpriori offre uno strumento prezioso per ricercatori e professionisti.

Con la sua capacità di produrre rapidamente risultati e supportare più metriche di giustizia, Fairpriori aiuta a garantire che i modelli di machine learning possano essere valutati per la giustizia in modo più efficace. Man mano che questo settore continua a crescere, Fairpriori potrebbe aprire la strada a algoritmi più equi in varie applicazioni, portando a risultati più giusti per tutti gli individui, indipendentemente dalle loro origini.