Valutare l'Equità nelle Decisioni dell'IA

L'Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning (ML) stanno diventando comuni in molte aree della vita, portando a decisioni importanti, come l'approvazione di prestiti, le domande di lavoro e l'accesso all'assistenza sanitaria. Tuttavia, l'uso di questa tecnologia può a volte portare a trattamenti ingiusti per certi gruppi. Ci sono leggi e regolamenti in atto per proteggere contro questo tipo di discriminazione, ma l'aumento dell'IA può creare nuove sfide. Questo documento analizza i modi per misurare se i sistemi di IA prendono decisioni giuste, specialmente quando aspetti sensibili come razza o genere non vengono utilizzati direttamente nel processo decisionale.

#Contesto

I ricercatori stanno esaminando come definire la giustizia nell'IA e come identificare decisioni bias. Molti metodi esistenti si concentrano su come le informazioni sensibili influenzano i risultati. Operano con l'idea che certi gruppi, come quelli definiti da razza o genere, non dovrebbero essere trattati diversamente. Tuttavia, alcuni algoritmi potrebbero comunque produrre risultati bias anche quando gli attributi sensibili non sono inclusi. Questo perché altre caratteristiche nei dati potrebbero fungere da sostituti per le informazioni sensibili omesse.

Per affrontare questo, proponiamo un nuovo modo di valutare la giustizia usando un metodo chiamato ragionamento controfattuale. Fondamentalmente, i controfattuali si chiedono cosa accadrebbe se le cose fossero diverse-se qualcuno di un certo gruppo ricevesse un risultato diverso. Ad esempio, se a una donna fosse negato un prestito, potremmo considerare cosa accadrebbe se avesse le caratteristiche di un uomo a cui è stato approvato un prestito. Questo ci permette di vedere se esistono bias anche quando le informazioni sensibili non vengono utilizzate.

#Definizioni di Giustizia

Negli ultimi anni, sono emerse diverse definizioni di giustizia, riflettendo varie filosofie e contesti legali. Alcune delle definizioni includono:

• Giustizia senza Consapevolezza: Questo afferma che se un algoritmo non utilizza informazioni sensibili, può comunque essere considerato giusto.
• Impatto Disparato: Si concentra su se i risultati influenzano in modo sproporzionato un certo gruppo.
• Giustizia Individuale: L'idea che individui simili dovrebbero ricevere risultati simili.

Ogni definizione fornisce una prospettiva diversa per analizzare il concetto di giustizia, e la sfida è che migliorare la giustizia in un'area potrebbe portare a ingiustizie in un'altra.

#Opportunità Giusta Contrafattuale

L'attenzione di questo documento è su un nuovo framework chiamato Opportunità Giusta Contrafattuale. Questo framework cerca di determinare se un modello può comunque produrre risultati bias senza usare informazioni sensibili.

Introduciamo due nuove metriche progettate per analizzare come le informazioni sensibili emergono nei campioni controfattuali. La prima metrica, chiamata Flips Contrafattuali (CFlips), guarda la percentuale di casi controfattuali che cambiano le appartenenze ai gruppi sensibili. La seconda metrica, Giustizia Contrafattuale Cumulativa Scontata Normalizzata (nDCCF), dà priorità ai controfattuali che rimangono nello stesso gruppo sensibile del punto dati originale.

#Metodologia

Per applicare questo approccio, iniziamo selezionando dataset ben noti per i test. Questi dataset contengono vari attributi, e ci concentriamo su caratteristiche sensibili come genere e razza, omettendole intenzionalmente dal processo decisionale.

Il processo comprende:

1. Addestrare un modello decisionale che non utilizza caratteristiche sensibili.
2. Identificare i casi in cui il modello effettua una previsione negativa (ad es., un rifiuto del prestito).
3. Generare campioni controfattuali che potrebbero portare a un esito positivo se le caratteristiche vengono modificate.

Questo ci consente di esaminare se il modello decisionale è bias nonostante l'assenza di caratteristiche sensibili. I risultati aiutano a identificare comportamenti discriminatori.

#Impostazione Sperimentale

Per convalidare il nostro approccio, abbiamo testato tre dataset:

1. Adult: Questo dataset riguarda la previsione del reddito e include caratteristiche come genere e stato civile.
2. Crime: Questo dataset predice se uno stato è violento e include la razza come attributo sensibile.
3. German: Questo dataset si concentra su se una persona sarà inadempiente su un prestito, con genere e età come attributi esaminati.

Abbiamo addestrato diversi modelli su questi dataset, inclusi la Regressione Logistica, Random Forest e XGBoost, tra gli altri.

#Generatore di Controfattuali

Nei nostri esperimenti, i controfattuali sono stati generati utilizzando uno strumento agnostico al modello. Questo strumento aiuta a creare campioni controfattuali diversi e realistici, permettendoci di testare quanto bene il modello decisionale funziona in vari scenari.

#Classificatore di Caratteristiche Sensibili

Una parte cruciale della nostra valutazione è il Classificatore di Caratteristiche Sensibili, che prevede attributi sensibili basati su informazioni disponibili. Questo classificatore deve essere affidabile per garantire che le metriche utilizzate per misurare la giustizia siano accurate.

#Risultati

Abbiamo valutato le prestazioni dei modelli basandoci su metriche di accuratezza tradizionali, ma l'attenzione è stata principalmente sulle metriche di giustizia. I nostri risultati rivelano intuizioni essenziali:

1. Classificatori di Caratteristiche Sensibili: Questi classificatori generalmente hanno funzionato bene su diversi dataset, suggerendo che possono inferire informazioni sensibili da altre caratteristiche. I modelli che includevano caratteristiche sensibili spesso hanno performato meglio di quelli che non le avevano.

2. Metriche di Giustizia: Quando abbiamo analizzato la giustizia, è diventato chiaro che anche quando le informazioni sensibili erano omesse, alcuni modelli mostrano ancora segni di bias. Le metriche Flips Contrafattuali e nDCCF hanno evidenziato problemi di discriminazione, rivelando che i modelli potrebbero inferire attributi sensibili da altre caratteristiche.

#Discussione

I risultati dello studio suggeriscono che la Giustizia Senza Consapevolezza non è completamente efficace nel prevenire la discriminazione. Quando le caratteristiche sensibili vengono rimosse, gli algoritmi mostrano ancora comportamenti di bias a causa di altre caratteristiche che fungono da sostituti.

Il ragionamento controfattuale si dimostra uno strumento forte per identificare questi bias. Permette di esaminare come i cambiamenti nei dati potrebbero influenzare gli esiti decisionali, fornendo intuizioni sul processo decisionale sottostante degli algoritmi.

#Conclusione

Questo studio introduce una nuova metodologia per valutare il bias nei modelli decisionali, soprattutto quando non vengono utilizzate caratteristiche sensibili. Il framework Opportunità Giusta Contrafattuale e le nuove metriche che abbiamo sviluppato servono come strumenti per rilevare comportamenti ingiusti nei modelli. I risultati indicano che gli algoritmi decisionali possono ancora produrre risultati bias anche senza usare dati sensibili, rinforzando l'importanza di ulteriori studi in quest'area per migliorare la giustizia nei sistemi di IA.

Utilizzando il ragionamento controfattuale, possiamo comprendere meglio come alcuni attributi influenzano gli esiti e apportare le necessarie modifiche per creare sistemi di IA più giusti che non discriminano involontariamente specifici gruppi.