蚊章汇 - Justin Sherman
type: channel
link: https://linuxcn.bwsl.wang/author/915/
description: Justin Sherman
items: AI 和机器学习中暗含的算法偏见

AI 和机器学习中暗含的算法偏见
type: item
date: 2018-04-14T07:18:33+08:00
description: 我们又能通过开源社区做些什么？在我们的世界里，算法无处不在，偏见也是一样。从社会媒体新闻的提供到流式媒体服务的推荐到线上购物，计算机算法，尤其是机器学习算法，已经渗透到我们日常生活的每一个角落。至于偏见，我们只需要参考 2016 年美国大选就可以知道，偏见是怎样在明处与暗处影响着我们的社会。很难想像，我们经常忽略的一点是这二者的交集：计算机算法中存在的偏见。与我们大多数人的认知相反，科技并不是客观的。 AI 算法和它们的决策程序是由它们的研发者塑造的，他们写入的代码，使用的“训练”数据还有他们对算法进行应力测试 的过程，都会影响这些算法今后的选择。这意味着研发者的价值观、偏见和人类缺陷都会反映在软件上。如果我只给实验室中的人脸识别算法提供白人的照片，当遇到不是白人照片时，它不会认为照片中的是人类 。这结论并不意味着 AI 是“愚蠢的”或是“天真的”，它显示的是训练数据的分布偏差：缺乏多种的脸部照片。这会引来非常严重的后果。这样的例子并不少。全美范围内的州法院系统 都使用“黑盒”对罪犯进行宣判。由于训练数据的问题，这些算法对黑人有偏见 ，他们对黑人罪犯会选择更长的服刑期，因此监狱中的种族差异会一直存在。而这些都发生在科技的客观性伪装下，这是“科学的”选择。美国联邦政府使用机器学习算法来计算福利性支出和各类政府补贴。但这些算法中的信息，例如它们的创造者和训练信息，都很难找到。这增加了政府工作人员进行不平等补助金分发操作的几率。算法偏见情况还不止这些。从 Facebook 的新闻算法到医疗系统再到警用携带相机，我们作为社会的一部分极有可能对这些算法输入各式各样的偏见、性别歧视、仇外思想、社会经济地位歧视、确认偏误等等。这些被输入了偏见的机器会大量生产分配，将种种社会偏见潜藏于科技客观性的面纱之下。这种状况绝对不能再继续下去了。在我们对人工智能进行不断开发研究的同时，需要降低它的开发速度，小心仔细地开发。算法偏见的危害已经足够大了。我们能怎样减少算法偏见？最好的方式是从算法训练的数据开始审查，根据 微软的研究人员 所说，这方法很有效。数据分布本身就带有一定的偏见性。编程者手中的美国公民数据分布并不均衡，本地居民的数据多于移民者，富人的数据多于穷人，这是极有可能出现的情况。这种数据的不平均会使 AI 对我们是社会组成得出错误的结论。例如机器学习算法仅仅通过统计分析，就得出“大多数美国人都是富有的白人”这个结论。即使男性和女性的样本在训练数据中等量分布，也可能出现偏见的结果。如果训练数据中所有男性的职业都是 CEO，而所有女性的职业都是秘书（即使现实中男性 CEO 的数量要多于女性），AI 也可能得出女性天生不适合做 CEO 的结论。同样的，大量研究表明，用于执法部门的 AI 在检测新闻中出现的罪犯照片时，结果会 惊人地偏向 黑人及拉丁美洲裔居民。在训练数据中存在的偏见还有很多其他形式，不幸的是比这里提到的要多得多。但是训练数据只是审查方式的一种，通过“应力测验”找出人类存在的偏见也同样重要。如果提供一张印度人的照片，我们自己的相机能够识别吗？在两名同样水平的应聘者中，我们的 AI 是否会倾向于推荐住在市区的应聘者呢？对于情报中本地白人恐怖分子和伊拉克籍恐怖分子，反恐算法会怎样选择呢？急诊室的相机可以调出儿童的病历吗？这些对于 AI 来说是十分复杂的数据，但我们可以通过多项测试对它们进行定义和传达。为什么开源很适合这项任务？开源方法和开源技术都有着极大的潜力改变算法偏见。现代人工智能已经被开源软件占领，TensorFlow、IBM Watson 还有 scikit-learn 这类的程序包都是开源软件。开源社区已经证明它能够开发出强健的，经得住严酷测试的机器学习工具。同样的，我相信，开源社区也能开发出消除偏见的测试程序，并将其应用于这些软件中。调试工具如哥伦比亚大学和理海大学推出的 DeepXplore，增强了 AI 应力测试的强度，同时提高了其操控性。还有 麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室完成的项目，它开发出敏捷快速的样机研究软件，这些应该会被开源社区采纳。开源技术也已经证明了其在审查和分类大组数据方面的能力。最明显的体现在开源工具在数据分析市场的占有率上（Weka、Rapid Miner 等等）。应当由开源社区来设计识别数据偏见的工具，已经在网上发布的大量训练数据组比如 Kaggle 也应当使用这种技术进行识别筛选。开源方法本身十分适合消除偏见程序的设计。内部谈话、私人软件开发及非民主的决策制定引起了很多问题。开源社区能够进行软件公开的谈话，进行大众化，维持好与大众的关系，这对于处理以上问题是十分重要的。如果线上社团，组织和院校能够接受这些开源特质，那么由开源社区进行消除算法偏见的机器设计也会顺利很多。我们怎样才能够参与其中？…