Bilanciare equità e accuratezza nel machine learning

Nel campo del machine learning, la giustizia è un aspetto importante che punta a garantire che i modelli non discriminino certi gruppi. Tuttavia, cercare di costruire modelli giusti porta spesso a una diminuzione della loro precisione. Questo è conosciuto come il compromesso giustizia-precisione. L'entità di questo compromesso può variare a seconda delle caratteristiche del dataset, come il suo bilanciamento o i suoi bias. Quindi, applicare lo stesso standard di giustizia su diversi dataset può talvolta portare a modelli che funzionano male.

Per affrontare questo problema, offriamo un metodo che aiuta ad approssimare il compromesso giustizia-precisione in modo specifico per ogni dataset. Il nostro approccio è progettato per essere efficiente, ovvero non richiede molta potenza di calcolo. Utilizziamo un framework chiamato You-Only-Train-Once (YOTO), che ci permette di evitare la necessità di allenare più modelli quando stimiamo la curva del compromesso.

Inoltre, introduciamo un modo per misurare l'incertezza nelle nostre stime creando Intervalli di Confidenza attorno alla nostra curva di compromesso. Questo ci dà una base solida per capire quanto giustizia può essere sacrificata per un dato livello di precisione.

La nostra valutazione di questo metodo copre diversi tipi di dati, inclusi tabelle, immagini e testo. I risultati mostrano che il nostro approccio fornisce una linea guida per prendere decisioni sulla giustizia che sono personalizzate alle caratteristiche specifiche di ciascun dataset.

Una delle principali sfide per garantire giustizia nel machine learning è raggiungere un equilibrio tra i diversi gruppi sensibili, come razza e genere. Tuttavia, questo spesso porta a modelli meno precisi, un problema ben noto in letteratura. Il compromesso tra precisione e giustizia può variare notevolmente a seconda delle caratteristiche del dataset, come i bias o gli squilibri.

Prendiamo un esempio semplice con due dataset di crimine. Il Dataset A consiste in una comunità con tassi di crimine uniformi tra vari gruppi razziali, mentre il Dataset B proviene da una comunità dove eventi storici hanno portato a tassi di crimine sproporzionati per specifici gruppi razziali. Creare un modello che tratti tutti i gruppi razziali in modo uguale è più difficile con il Dataset B a causa di questi tassi di crimine disuguali. Di conseguenza, la perdita di precisione sarà probabilmente maggiore per il Dataset B rispetto al Dataset A.

Questo esempio evidenzia l'impraticabilità di imporre un requisito di giustizia uniforme su diversi dataset, come insistere che le violazioni della giustizia siano inferiori al 10% mentre si soddisfano ancora i benchmark fondamentali di precisione. Per scegliere gli standard di giustizia per qualsiasi dataset, dobbiamo considerare attentamente le sue caratteristiche uniche e i suoi bias.

Nel nostro lavoro, introduciamo l'idea di giustizia del dataset, che sostiene di non usare una regola di giustizia universale suggerendo un framework dettagliato e specifico per ogni dataset per definire livelli accettabili di Compromessi giustizia-precisione. Fondamentalmente, esploriamo la domanda: dato un dataset, qual è l'intervallo di violazioni della giustizia accettabili per ciascun obiettivo di precisione?

Questo può essere esaminato osservando il compromesso giustizia-precisione ottimale, che mostra la violazione minima della giustizia possibile per ogni livello di precisione. Sfortunatamente, questa curva non è di solito disponibile, portando a suggerire vari metodi di ottimizzazione per stimarla, dalla regolarizzazione alle tecniche avversarie.

Tuttavia, questi metodi hanno seri difetti. Richiedono solitamente di addestrare molti modelli diversi, il che può essere opprimente, specialmente con dataset grandi. Inoltre, possono introdurre errori significativi nelle stime del compromesso risultante. Le nostre valutazioni empiriche dimostrano che fare affidamento solo su questi modelli senza considerare gli errori potrebbe compromettere seriamente la giustizia.

Questo documento presenta una soluzione a queste sfide offrendo un metodo efficiente per stimare la migliore curva di compromesso giustizia-precisione, supportato da solide basi statistiche. Il nostro approccio elimina la necessità di allenare numerosi modelli, riducendo il tempo di calcolo di almeno dieci volte. Quantifica anche l'incertezza nella curva stimata, considerando sia gli errori di campionamento che gli errori di stima.

Per raggiungere questo, prima adattiamo il framework YOTO al nostro focus sulla giustizia, permettendoci di approssimare l'intera curva di compromesso allenando solo un modello. Successivamente, introduciamo un nuovo metodo per creare intervalli di confidenza attorno alle nostre stime, assicurandoci che contengano la curva di compromesso corretta con alta affidabilità. Per qualsiasi livello di precisione scelto, forniamo un intervallo di violazioni della giustizia accettabili statistici.

Questo ci permette di determinare se un modello soddisfa gli standard di giustizia del dataset richiesto basandoci sulle sue prestazioni. I contributi di questo documento sono tre:

1. Presentiamo un metodo efficiente per stimare la curva di compromesso giustizia-precisione personalizzando il framework YOTO al contesto della giustizia.

2. Introduciamo un nuovo framework tecnico per creare intervalli di confidenza che includano la curva ottimale di compromesso giustizia-precisione con supporto statistico.

3. Mostriamo empiricamente l'ampia applicabilità del nostro metodo attraverso vari tipi di dati, inclusi tabelle, immagini e testo. Valutiamo il nostro framework rispetto a diversi metodi di giustizia esistenti e dimostriamo che i nostri intervalli di confidenza sono sia affidabili che preziosi.

In tutto questo studio, ci concentriamo su compiti di classificazione binaria, dove ciascun campione di addestramento è composto da tre parti. Una parte indica le caratteristiche, una identifica un attributo sensibile e l'ultima rappresenta l'etichetta. Ad esempio, in un modello di previsione per default su prestiti, la parte delle caratteristiche potrebbe includere dettagli come reddito e importo del prestito, la parte sensibile potrebbe indicare la razza dell'individuo e l'etichetta mostrerebbe se ha fatto default sul prestito.

Stabilito ciò, offriamo alcune violazioni comuni della giustizia. Una di queste è la Parità Demografica (DP), che afferma che i tassi di selezione per tutti i gruppi sensibili dovrebbero essere uguali. La violazione assoluta della DP viene calcolata basandosi su questa uguaglianza. Un'altra misura è l'Opportunità Equalizzata (EOP), che sostiene che i tassi di veri positivi dovrebbero essere gli stessi per tutti i gruppi sensibili.

Successivamente, formalizziamo il concetto di compromesso giustizia-precisione, che è il principale focus del nostro lavoro. Definiamo il compromesso giustizia-precisione ottimale come una funzione di una classe di modelli e un dato soglia di precisione. È importante notare che il nostro obiettivo non è semplicemente stimare il compromesso a un livello di precisione fisso, ma piuttosto stimare affidabilmente l'intera curva di compromesso in modo efficiente. Questo è diverso dai lavori precedenti che impongono un vincolo di giustizia in anticipo e stimano solo un punto sulla curva di compromesso basandosi su violazioni di giustizia predeterminate.

Se avessimo accesso a questa curva di compromesso, i professionisti potrebbero determinare con precisione come la minima violazione della giustizia cambia all'aumentare della precisione del modello. Questo fornirebbe un modo strutturato per selezionare standard di giustizia specifici per il dataset e potrebbe anche servire come uno strumento per verificare se un modello soddisfa quegli standard controllando se il suo compromesso giustizia-precisione è allineato con la curva.

Tuttavia, ottenere la vera curva di compromesso è spesso non fattibile a causa di problemi di ottimizzazione complessi che coinvolgono obiettivi di addestramento non lisci e/o producono solo un punto sulla curva di compromesso legato a un dato livello di precisione. Di conseguenza, molte metodologie attuali prevedono di addestrare numerosi modelli con vincoli di giustizia variabili usando perdite surrogate lisce.

Questi metodi non solo richiedono risorse computazionali sostanziali, rendendoli impraticabili per dataset più grandi, ma rischiano anche di introdurre errori nelle curve stimate, che possono essere esacerbati da dimensioni del campione limitate durante la valutazione dei compromessi.

Per chiarire questo problema, illustriamo che le curve di compromesso approssimate possono talvolta risultare in stime di violazioni della giustizia fino al 30% più alte rispetto al livello ottimale. Pertanto, fare affidamento solo su queste stime senza considerare potenziali imprecisioni potrebbe portarci a errori, in particolare nei casi che coinvolgono dataset più piccoli.

Per combattere questi problemi, proponiamo una metodologia che riduce non solo la necessità di un ampio addestramento dei modelli, ma fornisce anche stime statisticamente affidabili tenendo conto delle incertezze. Il nostro approccio consiste in due passaggi chiave:

1. Introduciamo l'allenamento di giustizia condizionato dalla perdita, un metodo per stimare l'intera curva di compromesso allenando un solo modello, adattato dal framework YOTO per concentrarsi sulla giustizia.

2. Per tenere conto degli errori nelle nostre stime derivanti da campionamento e approssimazione, creiamo una metodologia per costruire intervalli di confidenza attorno alla nostra curva di compromesso.

In particolare, ci concentriamo sulla costruzione di intervalli di confidenza superiori e inferiori che soddisfino garanzie statistiche. Il processo inizia con l'ottenere un modello e sviluppare intervalli di confidenza che riflettano l'Accuratezza del modello e la giustizia delle violazioni, utilizzando un dataset di calibrazione separato e distinto dai dati di addestramento.

Mentre costruiamo questi intervalli, affrontiamo la sfida di garantire che le misurazioni della giustizia siano catturate accuratamente. Uno dei principali obiettivi è produrre intervalli di confidenza che non solo coprano efficacemente la curva di compromesso, ma lo facciano anche in modo statisticamente valido.

I nostri risultati dimostrano costantemente che il nostro metodo non solo riduce i carichi computazionali, ma può anche produrre risultati affidabili. Valutiamo il metodo attraverso una serie di dataset e metriche di giustizia, inclusi Parità Demografica (DP), Odds Equalizzati (EO) e Opportunità Equalizzata (EOP). I risultati mostrano che, all'aumentare dei dati di calibrazione, gli intervalli di confidenza costruiti diventano più stretti e più affidabili.

Nel complesso, i nostri risultati indicano che i nostri intervalli possono rilevare numerosi casi di compromessi subottimali tra i metodi di base che esaminiamo. Le implicazioni del nostro lavoro sono significative, poiché forniscono un modo strutturato per valutare e garantire la giustizia nei modelli di machine learning su diversi dataset.

La nostra metodologia proposta ha anche alcune limitazioni. Si basa sull'avere dataset separati per l'addestramento e la calibrazione, il che può essere difficile quando i dati sono scarsi. In tali condizioni, il modello YOTO potrebbe non riflettere accuratamente il compromesso ottimale giustizia-precisione e gli intervalli di confidenza risultanti potrebbero essere eccessivamente conservativi.

Inoltre, gli intervalli di confidenza inferiori incorporano un termine che rappresenta un divario tra le stime di perdita di giustizia e la perdita minima di giustizia raggiungibile. Questo termine è spesso sconosciuto e affrontarlo rimane una questione aperta nella ricerca. Esplorare metodi per produrre limiti superiori più informativi per questo termine in condizioni rilassate è un'area promettente per il lavoro futuro.

In sintesi, la nostra ricerca affronta un problema vitale nel fair play del machine learning, fornendo un modo per approssimare da vicino le curve del compromesso giustizia-precisione rilevanti per i singoli dataset. Questo approccio offre un metodo supportato statisticamente per valutare i compromessi tra precisione del modello e giustizia, consentendo ai professionisti di prendere decisioni informate su quanto giustizia potrebbero dover sacrificare per raggiungere gli obiettivi di prestazione.

Questo aiuterà anche a chiarire le condizioni sotto le quali il compromesso giustizia-precisione di un modello è considerato subottimale. Le implicazioni etiche del nostro lavoro sono particolarmente significative in contesti in cui i modelli basati sui dati influenzano direttamente gli individui, come nell'assunzione, nel prestito e nell'applicazione della legge. Pertanto, il nostro approccio lavora per creare sistemi basati sui dati più equi, incoraggiando l'applicazione attenta degli standard di giustizia su misura per i bias e gli squilibri unici presenti in diversi dataset.

I professionisti devono essere consapevoli delle considerazioni etiche rilevanti per i loro specifici domini applicativi, assicurandosi che qualsiasi tentativo di bilanciare precisione e giustizia sia in linea con valori sociali più ampi e contribuisca a risultati più equi nell'implementazione dei modelli di machine learning.

Per riassumere, la nostra metodologia di costruzione di intervalli di confidenza per il compromesso giustizia-precisione aiuta a costruire un quadro più chiaro di quanto sia giusto un dato modello rispetto alla sua precisione. Questo non solo migliora la responsabilità, ma promuove anche una migliore decisione nel mondo delle tecnologie basate sui dati.

Guardando al futuro, la sfida sarà affinare ulteriormente questi metodi, assicurandosi che rimangano rilevanti in un panorama in continua evoluzione. L'esplorazione della giustizia del dataset continua ad essere un'area ricca di innovazione e miglioramento, e speriamo che i nostri risultati contribuiscano positivamente a questo discorso essenziale.