Equità nell'apprendimento automatico: una preoccupazione crescente

I sistemi di machine learning (ML) stanno diventando comuni in aree importanti come l'approvazione di prestiti, assunzioni e decisioni legali. Con l'aumento dell'uso di questi sistemi, la gente è preoccupata per l'equità. Queste preoccupazioni nascono perché alcuni gruppi potrebbero essere trattati ingiustamente dagli algoritmi. I ricercatori stanno lavorando su modi per garantire che questi sistemi siano equi. Hanno creato metodi per misurare e affrontare il trattamento ingiusto. Recentemente, è stato riconosciuto un nuovo tipo di Pregiudizio ingiusto. Questo preguidizio è più complesso perché considera più fattori sensibili contemporaneamente, come razza e genere. Questa guida esaminerà la comprensione attuale dell'equità in questi sistemi, mostrerà come i diversi tipi di equità possono essere categorizzati e discuterà le sfide nell'assicurare l'equità.

#Importanza dell'equità nel machine learning

Molti sistemi di ML sono ora utilizzati in situazioni in cui le decisioni possono avere un impatto significativo sulla vita delle persone. Ad esempio, se un modello di machine learning decide chi ottiene un prestito, è fondamentale che il processo sia equo. Se certi gruppi vengono trattati costantemente in modo ingiusto, questo può portare a problemi seri. I ricercatori hanno cercato di misurare e ridurre l'ingiustizia in questi sistemi. Tradizionalmente, l'equità è stata considerata da due prospettive: Equità di Gruppo ed Equità Individuale. L'equità di gruppo considera il trattamento di interi gruppi, mentre l'equità individuale guarda al trattamento di singole persone.

#Comprendere l'equità di gruppo

I primi sforzi per garantire l'equità si sono concentrati principalmente su gruppi distinti basati su una caratteristica alla volta, come razza o genere. Questo si chiama equità di gruppo indipendente. Tuttavia, studi recenti mostrano che questo approccio perde punti importanti. Ad esempio, una donna nera potrebbe affrontare sfide uniche che non sono completamente catturate guardando solo al suo essere donna o solo al suo essere nera. Questa realizzazione ha portato all'idea di equità intersezionale, che tiene conto di più identità contemporaneamente.

#Equità intersezionale spiegata

L'intersezionalità è un concetto che spiega come diversi aspetti dell'identità di una persona possano combinarsi per creare esperienze uniche di discriminazione. Ad esempio, le donne nere possono sperimentare la discriminazione in modo diverso rispetto agli uomini neri o alle donne bianche. I metodi tradizionali per garantire l'equità non funzionano bene per queste identità sovrapposte perché non considerano come queste identità interagiscano. Affrontare l'equità intersezionale è essenziale per creare sistemi ML equi.

#Sfide dell'equità intersezionale

Garantire un trattamento equo per i gruppi intersezionali presenta diverse sfide. Un problema principale è decidere quanto dettagliati debbano essere i gruppi intersezionali. Creare gruppi più piccoli può portare a meno dati disponibili per ciascun gruppo, rendendo più difficile misurare l'equità con precisione. Inoltre, alcuni pregiudizi possono diventare più pronunciati quando si guarda alle identità intersezionali. Questo significa che i metodi tradizionali per migliorare l'equità potrebbero non funzionare così bene.

#Categorie di equità intersezionale

I ricercatori hanno proposto varie definizioni e metodi per ottenere l'equità intersezionale. Questi approcci vanno dai metodi statistici a specifici algoritmi progettati per promuovere l'equità tra diversi gruppi. Alcuni di questi metodi includono:

1. Equità di sottogruppo: Questo approccio mira a garantire l'equità tra molti sottogruppi strutturati. Cerca di bilanciare il numero di sottogruppi con la necessità di equità.

2. Equità basata sulla calibrazione: Questo metodo si concentra sull'assicurare che il livello di fiducia del predittore corrisponda ai risultati effettivi. Include tecniche che richiedono a tutti i sottogruppi definiti di essere ben calibrati.

3. Equità basata su metriche: Questo concetto consente un piccolo margine di errore nel trattare individui simili. Si concentra sull’assicurare che individui simili siano trattati in modi simili.

4. Equità differenziale: Questo estende le regole di equità esistenti per coprire più dimensioni dell'identità. Utilizza una misura flessibile per confrontare i risultati tra diversi gruppi intersezionali.

5. Equità Max-Min: Basato sul principio di garantire che i gruppi più svantaggiati ricevano un trattamento equo, questo approccio mira a massimizzare l'equità per il sottogruppo peggiore.

6. Equità probabilistica: Questo metodo consente un certo margine nel garantire l'equità. Usa probabilità per valutare la probabilità di discriminazione contro diversi gruppi intersezionali.

#Imparare a migliorare l'equità

Per affrontare i pregiudizi nei sistemi di ML, i ricercatori hanno proposto varie strategie. Alcuni di questi metodi si concentrano sulla gestione dei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi. Altri lavorano all'interno del processo di apprendimento, regolando come gli algoritmi prendono decisioni.

#Approcci con Dati demografici

Molti metodi per migliorare l'equità si concentrano sui dati demografici. Queste tecniche coinvolgono spesso l'esame dei dati di addestramento e la loro regolazione per ridurre al minimo il pregiudizio:

• Auditing: Alcuni studi usano l'auditing per esaminare quanto sia equo un predittore nei confronti di vari gruppi. L'auditing identifica i gruppi con alti livelli di ingiustizia e aiuta a regolare il modello.

• Apprendimento oltre l'equità surrogata: Questo approccio non si basa su definizioni specifiche di equità. Invece, cerca di creare modelli che trattano tutti i gruppi equamente in base ai loro bisogni unici.

#Approcci senza dati demografici

In alcuni casi, non è fattibile usare informazioni demografiche, come quando si applicano leggi sulla privacy. La ricerca in quest'area mira a trovare soluzioni per l'equità che non dipendano dai dati demografici:

• Teoria Max-Min: Questo principio riguarda l'assicurazione che i gruppi meno avvantaggiati vengano trattati equamente senza bisogno di conoscere le loro informazioni demografiche.

• Approcci avversariali: Alcuni ricercatori usano tecniche avversariali per identificare dove si verifica l'ingiustizia nelle previsioni fatte dai sistemi ML. Questo metodo aiuta a migliorare le prestazioni del modello tra tutti i gruppi.

#Applicazioni dell'equità intersezionale

Le idee riguardanti l'equità intersezionale sono state applicate in diverse aree, specialmente nell'elaborazione del linguaggio e nei sistemi di ranking.

#Nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

La ricerca nell'NLP ha mostrato che i pregiudizi che esistono nella società sono spesso riflessi nei modelli linguistici. Questi pregiudizi possono influenzare come i modelli interpretano o generano testi. Alcuni risultati chiave includono:

• Pregiudizi negli strumenti di analisi del sentiment che discriminano in base a genere e razza.
• Si stanno facendo sforzi per valutare e ridurre il pregiudizio nei modelli di NLP considerando più identità sovrapposte.

#Nei sistemi di ranking

Un ranking equo è importante per i sistemi che determinano l'ordine degli elementi, come i candidati per un lavoro o i risultati dei motori di ricerca. Alcuni studi hanno esplorato come garantire un ranking equo tenendo conto delle intersezioni tra vari demografici.

#Dataset per l'analisi intersezionale

Per valutare l'equità nei sistemi di ML, i ricercatori hanno bisogno di accesso a dataset diversificati che rappresentino diversi gruppi intersezionali. Tuttavia, ci sono spesso sfide nel trovare dati sufficienti per gruppi più piccoli.

#Dataset disponibili

Sono stati sviluppati vari dataset che includono molteplici identità intersezionali. Questi dataset forniscono opportunità per i ricercatori per testare modelli e migliorare l'equità.

#Metriche di valutazione per l'equità

Quando si esamina quanto sia equo un modello, i ricercatori usano spesso metriche specifiche su misura per le definizioni di equità che impiegano. Le metriche di valutazione comuni includono l'accuratezza complessiva e l'area sotto la curva (AUC) quando le informazioni demografiche non sono disponibili.

#Conclusione e direzioni future

La ricerca dell'equità nei sistemi di ML è in corso. Anche se ci sono stati progressi, molte sfide rimangono. Alcune aree chiave su cui concentrarsi includono:

• Disponibilità dei dati: Creare dataset più inclusivi supporterà lo sviluppo di modelli equi.

• Espansione delle definizioni di sottogruppo: Garantire l'equità per piccoli gruppi spesso trascurati è essenziale. Richiede un coinvolgimento attento degli stakeholder.

• Generalizzazione degli approcci di mitigazione: Andare oltre le definizioni specifiche di equità consentirà lo sviluppo di strumenti utilizzabili in vari contesti.

• Comprendere il preguidizio intersezionale: Esplorare come il pregiudizio si diffonde attraverso l'intero ciclo di sviluppo del ML può portare a soluzioni più efficaci.

• Strumenti di auditing e testing: C'è bisogno di strumenti migliori per testare il pregiudizio intersezionale e valutare i modelli attuali.

In conclusione, mentre il percorso verso sistemi di machine learning più equi è complesso, la ricerca e la collaborazione in corso possono aprire la strada a progressi significativi.