Raggiungere l'equità nel machine learning con conoscenze causali parziali

L'obiettivo dell'apprendimento automatico equo è prendere decisioni che non discriminano individui o gruppi in base a caratteristiche come genere e razza. Negli ultimi anni, c'è stata un'aumento nell'uso di metodi causali per misurare l'equità, in particolare valutando gli effetti causali. Tuttavia, molte tecniche esistenti presumono che le vere relazioni causa-effetto (grafi causali) siano già note. Nella vita reale, questo spesso non è il caso.

Questo lavoro presenta un nuovo modo per raggiungere l'equità quando abbiamo solo alcune informazioni sulle relazioni causali. L'approccio proposto utilizza un tipo di grafo chiamato Grafo Aciclico Direzionale Parziale (PDAG). Questa struttura grafica ci consente di modellare previsioni eque considerando non solo relazioni note, ma anche integrando intuizioni da dati osservazionali e conoscenze esperte.

#Apprendimento Automatico e le Sue Sfide

L'apprendimento automatico ha avuto molto successo in aree come assunzioni, valutazione del rischio criminale e finanza. Questi sistemi forniscono intuizioni preziose, ma possono anche portare bias dai dati su cui sono addestrati. Ad esempio, uno strumento di assunzione sviluppato da una grande azienda ha mostrato bias contro le candidate femminili a causa di come elaborava i curriculum.

Per affrontare questi bias, sono stati suggeriti molti metodi che rientrano in due tipi principali: misure di equità statistica e misure di equità causale. I metodi di equità statistica si concentrano sulle differenze tra i gruppi, mentre i metodi di equità causale esaminano come gli attributi sensibili influenzano i risultati decisionali.

#Fondamenti dell'Equità Causale

L'equità causale riguarda la comprensione delle relazioni causa-effetto. Si basa su un modello chiamato scala di causalità di Pearl, che include interventi (azioni intraprese per cambiare un risultato) e controfattuali (cosa sarebbe successo in condizioni diverse).

Una delle idee più semplici e generali di equità causale è chiamata equità interventiva. Questo concetto osserva come gli attributi sensibili influenzano i risultati attraverso percorsi specifici in un grafo. Molti dei metodi esistenti per garantire equità si basano su un grafo causale completamente definito. Tuttavia, in molte situazioni reali, non conosciamo completamente questi grafi, il che crea sfide.

#Apprendere da Informazioni Incomplete

Un approccio comune per affrontare grafi causali sconosciuti è utilizzare metodi di scoperta causale, che mirano a inferire la struttura causale dai dati. Tuttavia, senza forti assunzioni su come vengono generati i dati, questi metodi possono avere difficoltà a rivelare le vere relazioni causali. In molti casi, il risultato è una classe di grafi che condividono le stesse indipendenze condizionali.

In questo contesto, sorge una domanda chiave: Possiamo definire l'equità interventiva anche quando abbiamo solo conoscenze parziali delle strutture causali? L'approccio proposto suggerisce di partire da un MPDAG, che è una versione raffinata di un PDAG, per rappresentare la nostra comprensione incompleta.

#Approccio alle Previsioni Eque

Per sviluppare previsioni eque, l'approccio identifica i non-discendenti degli attributi sensibili all'interno dell'MPDAG. Tuttavia, concentrarsi solo sui non-discendenti può danneggiare l'accuratezza delle previsioni. Questo lavoro propone una soluzione equilibrata attraverso un problema di ottimizzazione vincolata, che cerca di massimizzare sia l'equità che l'accuratezza.

Il metodo considera l'impatto di tutte le variabili osservazionali nel modellare l'equità interventiva negli MPDAG. Questo porta a un nuovo grafo causale che aiuta a formalizzare la valutazione dei criteri di equità interventiva.

#Assunzioni e Limitazioni

Sebbene questo framework presupponga nessun bias di selezione o confonditori nascosti, queste limitazioni sono comuni in molti studi correlati. Il contributo chiave è la capacità di raggiungere l'equità interventiva anche quando il grafo causale non è completamente diretto.

#Modelli causali strutturali

Un Modello Causale Strutturale (SCM) funge da framework per rappresentare relazioni causali tra variabili. È composto da tre parti: variabili osservabili, variabili non osservabili e funzioni che descrivono come le variabili osservabili dipendono dalle loro cause dirette.

Le relazioni in un SCM possono essere visualizzate come grafi diretti, con frecce che mostrano la direzione dell'influenza tra le variabili. I Grafi Aciclici Diretti (DAG) e le loro versioni parzialmente dirette come i PDAG rappresentano diversi tipi di relazioni causali in tali modelli.

#Comprendere i Grafi

Un DAG è un grafo che contiene archi diretti e nessun ciclo. Quando alcune connessioni sono non dirette, diventa un PDAG. Ogni tipo di grafo ha un modo specifico di catturare le relazioni e le indipendenze condizionali tra le variabili.

La classe di equivalenza di Markov si riferisce a un gruppo di DAG che codificano le stesse indipendenze condizionali. Il PDAG completato (CPDAG) rappresenta queste classi in modo unico. D'altra parte, un PDAG Massimamente Orientato (MPDAG) riflette l'uso della conoscenza di base per una migliore direzionalità all'interno del grafo.

#Inferenza Causale e Equità Interventiva

Le interazioni costringono una variabile a prendere un valore specifico, impattando la relazione causale rappresentata in un SCM. In questo modo, gli effetti causali possono essere compresi attraverso le distribuzioni post-intervento. Il criterio di equità interventiva valuta se le previsioni rispettano gli attributi sensibili in diverse condizioni.

L'obiettivo è garantire che il modello predittivo sia equo tenendo conto degli attributi sensibili, il che significa che le previsioni non dovrebbero favorire o sfavorire ingiustamente alcun gruppo sulla base di questi attributi.

#Formulazione del Problema di Equità

La sfida nell'ottenere l'equità interventiva implica formulare il problema in un modo che ci consenta di valutare sia l'equità che l'accuratezza. Il metodo proposto definisce l'equità interventiva come una funzione di attributi ammissibili e non-discendenti degli attributi sensibili.

L'istituzione di un criterio grafico consente l'identificazione delle relazioni tra le variabili, migliorando la comprensione generale degli effetti causali negli MPDAG.

#Equità Interventiva Approssimata

Per affrontare il problema di apprendere previsioni eque da un MPDAG, questo lavoro introduce il concetto di equità interventiva -approssimata. L'obiettivo è trovare un modello che mantenga l'equità massimizzando l'accuratezza entro certi limiti accettabili.

Il metodo proposto minimizza la perdita sotto vincoli di equità definiti, portando a un modello che può prevedere accuratamente i risultati pur cercando di mantenere l'equità tra i gruppi.

#Operazionalizzare l'Equità Interventiva

L'implementazione pratica dell'approccio si concentra sulla generazione di previsioni basate su variabili osservabili all'interno dell'MPDAG. In questo modo, il modello può facilitare l'inferenza causale e garantire che i metriche di equità siano soddisfatti.

#Risultati e Validazione Sperimentale

I risultati sperimentali mostrano l'efficacia del metodo proposto sia su dati sintetici che reali. Questi esperimenti misurano l'accuratezza delle previsioni e il livello di ingiustizia interventiva utilizzando varie metriche.

Per i dati sintetici, i modelli che includono attributi sensibili tendono a ottenere prestazioni peggiori in termini di equità. Tuttavia, il metodo proposto dimostra che può trovare un equilibrio tra bassa ingiustizia e mantenere l'accuratezza delle previsioni.

#Esempi di Applicazione nel Mondo Reale

#Dataset degli Studenti UCI

Utilizzando il dataset della Performance degli Studenti UCI, l'approccio è stato applicato per misurare i risultati accademici considerando attributi sensibili come il genere. I risultati hanno indicato che il metodo proposto potrebbe mantenere l'equità pur prevedendo accuratamente le prestazioni degli studenti.

#Valutazione del Rischio di Credito

Nel contesto della valutazione del rischio di credito, il modello ha analizzato le informazioni sui mutuatari per prevedere la probabilità di default sui prestiti. Incorporando attributi sensibili, il metodo ha garantito che le previsioni fossero eque tra i diversi gruppi.

#Conclusione

Questo lavoro presenta un framework per raggiungere l'equità interventiva su grafi causali parzialmente noti. Promuovendo un metodo equilibrato tra equità e accuratezza, affronta le limitazioni dei metodi attuali che si basano su relazioni causali completamente definite.

L'approccio si dimostra utile in scenari reali, offrendo intuizioni pratiche per implementare previsioni eque nei sistemi di apprendimento automatico. I futuri sforzi possono ulteriormente affinare questo lavoro affrontando le sfide riscontrate in situazioni con bias nascosti o confonditori non riconosciuti.

#Discussione Generale

La relazione tra equità e accuratezza rimane complessa e dipendente dal contesto. Ci sono casi in cui è possibile migliorare l'equità senza sacrificare l'accuratezza, mentre in altri casi, i compromessi potrebbero essere inevitabili. I lavori futuri trarranno vantaggio da una maggiore comprensione di queste dinamiche per informare applicazioni più efficaci delle misure di equità nell'apprendimento automatico.

In definitiva, la battaglia contro il bias nei sistemi di decisione automatizzati richiede ricerca continua e avanzamenti metodologici per realizzare l'obiettivo di un apprendimento automatico veramente equo.