อคติของ AI คืออะไร?

AI อยู่ทุกหนทุกแห่ง คอยคัดกรอง ให้คะแนน และแนะนำอย่างเงียบๆ ซึ่งก็มีประโยชน์... จนกระทั่งมันไปผลักดันบางกลุ่มให้ก้าวหน้าและทิ้งกลุ่มอื่นไว้ข้างหลัง หากคุณสงสัยว่า อคติของ AI คืออะไร ทำไมมันถึงปรากฏแม้ในโมเดลที่สมบูรณ์แบบ และจะลดอคตินั้นได้อย่างไรโดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพลดลง คู่มือนี้เหมาะสำหรับคุณ

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 GPT ย่อมาจากอะไร
คำอธิบายอย่างง่าย ๆ เกี่ยวกับชื่อและที่มาของ GPT.

🔗 ปัญญาประดิษฐ์เชิงทำนายคืออะไร?
แบบจำลองการพยากรณ์คาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลในอดีตและข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้อย่างไร.

🔗 AI แบบโอเพนซอร์สคืออะไร
คำจำกัดความ ประโยชน์หลัก ความท้าทาย ใบอนุญาต และตัวอย่างโครงการ.

🔗 วิธีการนำ AI มาใช้ในธุรกิจของคุณ
แผนงานทีละขั้นตอน เครื่องมือ กระบวนการทำงาน และสิ่งจำเป็นสำหรับการบริหารจัดการการเปลี่ยนแปลง.

คำจำกัดความโดยย่อ: อคติใน AI คืออะไร?

อคติของ AI คือเมื่อผลลัพธ์ของระบบ AI เอื้อประโยชน์หรือเสียเปรียบต่อบุคคลหรือกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งอย่างเป็นระบบ มักเกิดจากข้อมูลที่ไม่สมดุล ตัวเลือกการวัดที่แคบ หรือบริบทที่กว้างขึ้นซึ่งระบบถูกสร้างและใช้งาน อคติไม่ได้เป็นอันตรายเสมอไป แต่สามารถขยายผลเสียได้อย่างรวดเร็วหากปล่อยไว้โดยไม่ตรวจสอบ [1]

ข้อแตกต่างที่เป็นประโยชน์: อคติ คือความเบี่ยงเบนในการตัดสินใจ ในขณะที่ การเลือกปฏิบัติ คือผลเสียที่ความเบี่ยงเบนสามารถก่อให้เกิดได้ในโลก คุณไม่สามารถกำจัดอคติทั้งหมดได้เสมอไป แต่คุณต้องจัดการอคติเพื่อไม่ให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรม [2]

เหตุใดการเข้าใจอคติจึงทำให้คุณดีขึ้น 💡

เป็นมุมมองที่แปลกใช่ไหม? แต่การรู้ ว่าอะไรคืออคติของ AI จะทำให้คุณ:

• เก่งด้านการออกแบบมากกว่า - คุณจะมองเห็นข้อสมมติฐานที่อ่อนแอได้เร็วกว่า

• บริหารจัดการได้ดีกว่า - คุณจะบันทึกข้อแลกเปลี่ยนต่างๆ แทนที่จะแค่พูดลอยๆ

• มีทักษะการสนทนาที่ดีกว่า ทั้งกับผู้นำ หน่วยงานกำกับดูแล และผู้ที่ได้รับผลกระทบ

นอกจากนี้ การเรียนรู้ภาษาของตัวชี้วัดและนโยบายด้านความยุติธรรมจะช่วยประหยัดเวลาในภายหลัง พูดตามตรง มันก็เหมือนกับการซื้อแผนที่ก่อนออกเดินทางนั่นแหละ ถึงแม้จะไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็ดีกว่าการเดาเอาเอง [2]

ประเภทของอคติใน AI ที่คุณจะได้พบเห็นในชีวิตจริง 🧭

อคติปรากฏให้เห็นตลอดวงจรชีวิตของ AI รูปแบบทั่วไปที่ทีมต่างๆ มักพบเจอ ได้แก่:

• ความลำเอียงในการสุ่มตัวอย่างข้อมูล - บางกลุ่มมีจำนวนน้อยเกินไปหรือขาดหายไป

• อคติจากการติดป้ายกำกับ - ป้ายกำกับในอดีตแฝงด้วยอคติหรือการตัดสินของมนุษย์ที่อาจมีอคติแฝงอยู่

• อคติในการวัด - ตัวชี้วัดทางอ้อมที่ไม่สามารถสะท้อนสิ่งที่คุณให้คุณค่าอย่างแท้จริงได้

• อคติในการประเมิน - ชุดทดสอบไม่ได้ครอบคลุมประชากรหรือบริบทบางอย่าง

• อคติในการนำไปใช้ - การนำแบบจำลองห้องปฏิบัติการที่ดีไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่เหมาะสม

• อคติเชิงระบบและอคติส่วนบุคคล - รูปแบบทางสังคมในวงกว้างและการตัดสินใจของทีมที่ส่งผลต่อเทคโนโลยี

แบบจำลองทางจิตที่มีประโยชน์จากหน่วยงานมาตรฐานจัดกลุ่มอคติออกเป็น มนุษย์ เทคนิค และระบบ และแนะนำ ทางสังคมและเทคนิค ไม่ใช่แค่การปรับแต่งแบบจำลอง [1]

อคติแฝงตัวเข้ามาในกระบวนการผลิตได้อย่างไร 🔍

1. การกำหนดปัญหา - การกำหนดกลุ่มเป้าหมายแคบเกินไป จะทำให้พลาดกลุ่มเป้าหมายที่ผลิตภัณฑ์ควรให้บริการ

2. การหาแหล่งข้อมูล - ข้อมูลในอดีตมักสะท้อนความไม่เท่าเทียมกันในอดีต

3. ตัวเลือกคุณสมบัติ - ตัวแทนสำหรับคุณลักษณะที่ละเอียดอ่อนสามารถสร้างคุณลักษณะที่ละเอียดอ่อนขึ้นมาใหม่ได้

4. การฝึกอบรม - เป้าหมายมุ่งเน้นที่ความแม่นยำโดยเฉลี่ย ไม่ใช่ความเท่าเทียมกัน

5. การทดสอบ - หากชุดข้อมูลทดสอบของคุณมีความคลาดเคลื่อน ตัวชี้วัดของคุณก็จะคลาดเคลื่อนไปด้วยเช่นกัน

6. การติดตามตรวจสอบ - การเปลี่ยนแปลงของผู้ใช้หรือบริบทอาจทำให้ปัญหาเกิดขึ้นอีกครั้ง

หน่วยงานกำกับดูแลเน้นย้ำการบันทึกความเสี่ยงด้านความยุติธรรมตลอดวงจรชีวิตนี้ ไม่ใช่แค่ในช่วงเวลาที่แบบจำลองเหมาะสมเท่านั้น เป็นกิจกรรมที่ทุกคนต้องร่วมมือกัน [2]

เราจะวัดความยุติธรรมได้อย่างไรโดยไม่ต้องวนลูป? 📏

ไม่มีตัวชี้วัดใดตัวชี้วัดหนึ่งที่ใช้ได้ครอบคลุมทุกกรณี ควรเลือกตามกรณีการใช้งานและผลเสียที่ต้องการหลีกเลี่ยง.

• ความเท่าเทียมกันทางประชากรศาสตร์ - อัตราการเลือกควรมีความคล้ายคลึงกันในทุกกลุ่ม เหมาะสำหรับคำถามเกี่ยวกับการจัดสรร แต่สามารถขัดแย้งกับเป้าหมายด้านความถูกต้องได้ [3]

• อัตราต่อรองที่เท่ากัน - อัตราความผิดพลาด เช่น ผลบวกเท็จและผลบวกจริง ควรมีความคล้ายคลึงกัน มีประโยชน์เมื่อต้นทุนของความผิดพลาดแตกต่างกันตามกลุ่ม [3]

• การสอบเทียบ - สำหรับคะแนนเดียวกัน ผลลัพธ์ควรมีโอกาสเกิดขึ้นเท่ากันในทุกกลุ่ม มีประโยชน์เมื่อคะแนนเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจของมนุษย์ [3]

ชุดเครื่องมือทำให้สิ่งนี้ใช้งานได้จริงโดยการคำนวณช่องว่าง พล็อต และแดชบอร์ด เพื่อให้คุณไม่ต้องเดาอีกต่อไป [3]

วิธีปฏิบัติที่ได้ผลจริงในการลดอคติ 🛠️

ควรคิดถึง มาตรการบรรเทาผลกระทบหลายระดับ มากกว่าวิธีแก้ปัญหาเพียงวิธีเดียว:

• การตรวจสอบและปรับปรุงข้อมูล - ระบุช่องว่างในการครอบคลุมข้อมูล รวบรวมข้อมูลที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นในกรณีที่กฎหมายอนุญาต และจัดทำเอกสารเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่าง

• การปรับน้ำหนักและการสุ่มตัวอย่างใหม่ - ปรับการกระจายข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อลดความเบี่ยงเบน

• ข้อจำกัดในการประมวลผล - เพิ่มเป้าหมายด้านความเป็นธรรมเข้าไปในวัตถุประสงค์ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้การแลกเปลี่ยนผลประโยชน์โดยตรง

• การลดอคติเชิงต่อต้าน - ฝึกฝนโมเดลเพื่อให้คุณลักษณะที่ละเอียดอ่อนไม่สามารถคาดเดาได้จากการแสดงผลภายใน

• ขั้นตอนหลังการประมวลผล - ปรับเทียบเกณฑ์การตัดสินใจสำหรับแต่ละกลุ่มเมื่อเหมาะสมและถูกต้องตามกฎหมาย

• การตรวจสอบโดยมนุษย์ - จับคู่โมเดลกับบทสรุปที่อธิบายได้และเส้นทางการยกระดับปัญหา

ไลบรารีโอเพนซอร์ส เช่น AIF360 และ Fairlearn ให้ทั้งเมตริกและอัลกอริธึมในการลดผลกระทบ พวกมันไม่ใช่เวทมนตร์ แต่จะช่วยให้คุณมีจุดเริ่มต้นที่เป็นระบบ [5][3]

หลักฐานจากโลกแห่งความเป็นจริงที่พิสูจน์ว่าอคติมีความสำคัญ 📸💳🏥

• การวิเคราะห์ใบหน้า - งานวิจัยที่อ้างอิงกันอย่างกว้างขวางได้บันทึกความคลาดเคลื่อนของความแม่นยำที่มากระหว่างกลุ่มเพศและประเภทผิวในระบบเชิงพาณิชย์ ซึ่งผลักดันให้เกิดแนวทางการประเมินที่ดีขึ้น [4]

• การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง (สินเชื่อ การจ้างงาน ที่อยู่อาศัย) - แม้จะไม่มีเจตนา ผลลัพธ์ที่ลำเอียงอาจขัดแย้งกับความยุติธรรมและหน้าที่ต่อต้านการเลือกปฏิบัติ กล่าวคือ คุณต้องรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ ไม่ใช่แค่รหัส [2]

ขอเล่าประสบการณ์ตรงสั้นๆ: ในการตรวจสอบคัดกรองผู้สมัครงานแบบไม่เปิดเผยชื่อ ทีมงานพบช่องว่างด้านการจดจำสำหรับผู้หญิงในตำแหน่งงานด้านเทคนิค การแก้ไขง่ายๆ ด้วยวิธีการต่างๆ เช่น การแบ่งกลุ่มที่ดีขึ้น การตรวจสอบคุณสมบัติ และการกำหนดเกณฑ์ต่อกลุ่ม ช่วยลดช่องว่างส่วนใหญ่ลงได้โดยแลกกับความแม่นยำเพียงเล็กน้อย กุญแจสำคัญไม่ได้อยู่ที่เทคนิคเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่วงจรการวัด-แก้ไข-ตรวจสอบที่ทำซ้ำได้.

นโยบาย กฎหมาย และการปกครอง: “สิ่งที่ดี” หมายถึงอะไร 🧾

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นทนายความ แต่คุณต้องออกแบบโดยคำนึงถึงความยุติธรรมและความชัดเจน:

• หลักการความยุติธรรม - คุณค่าที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ความโปร่งใส และการไม่เลือกปฏิบัติตลอดช่วงชีวิต [1]

• การคุ้มครองข้อมูลและความเท่าเทียมกัน - ในกรณีที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคล ให้คาดหวังหน้าที่เกี่ยวกับความเป็นธรรม การจำกัดวัตถุประสงค์ และสิทธิส่วนบุคคล นอกจากนี้ อาจมีกฎเกณฑ์เฉพาะภาคส่วนบังคับใช้ด้วย วางแผนภาระผูกพันของคุณตั้งแต่เนิ่นๆ [2]

• การจัดการความเสี่ยง - ใช้กรอบโครงสร้างเพื่อระบุ วัด และตรวจสอบอคติเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมความเสี่ยง AI ที่กว้างขึ้น เขียนลงไป ตรวจสอบ แล้วทำซ้ำ [1]

เกร็ดเล็กเกร็ดน้อย: เอกสารไม่ใช่แค่เรื่องของระบบราชการเท่านั้น แต่เป็นวิธีที่คุณ ใช้พิสูจน์ว่า คุณได้ทำงานนั้นจริง ๆ หากมีใครมาถาม

ตารางเปรียบเทียบ: เครื่องมือและกรอบการทำงานสำหรับลดอคติใน AI 🧰📊

แต่ละส่วนเหล่านี้ช่วยให้คุณตอบคำถามได้ ว่า อคติของ AI ในบริบทของคุณคืออะไร โดยการให้โครงสร้าง ตัวชี้วัด และคำศัพท์ที่ใช้ร่วมกัน

ขั้นตอนการทำงานที่สั้นกระชับและมีมุมมองเฉพาะตัวเล็กน้อย 🧪

1. ระบุถึงความเสียหายที่คุณต้องการหลีกเลี่ยง เช่น ความเสียหายจากการจัดสรรทรัพยากร ความเหลื่อมล้ำของอัตราข้อผิดพลาด ความเสียหายต่อศักดิ์ศรีความเป็นมนุษย์ เป็นต้น

2. เลือกตัวชี้วัดที่สอดคล้องกับความเสียหายนั้น เช่น อัตราต่อรองที่เท่ากันหากความเท่าเทียมกันของข้อผิดพลาดมีความสำคัญ [3]

3. ทำการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน โดยใช้ข้อมูลและแบบจำลองในปัจจุบัน บันทึกรายงานความเป็นธรรม

4. ลองใช้วิธีแก้ไขที่มีแรงเสียดทานต่ำก่อน เช่น การแบ่งข้อมูลที่ดีขึ้น การกำหนดค่าเกณฑ์ หรือการปรับน้ำหนักใหม่

5. หากจำเป็น ให้ยกระดับ

6. ประเมินผลอีกครั้ง โดยใช้ชุดข้อมูลทดสอบที่จำลองมาจากผู้ใช้งานจริง

7. ตรวจสอบในระหว่างการผลิต - การเปลี่ยนแปลงด้านการจัดจำหน่ายเกิดขึ้นได้เสมอ ดังนั้นแดชบอร์ดก็ควรปรับตัวตามไปด้วย

8. การแลกเปลี่ยนเอกสาร - ความเป็นธรรมขึ้นอยู่กับบริบท ดังนั้นจงอธิบายว่าเหตุใดคุณจึงเลือกความเท่าเทียมกัน X มากกว่าความเท่าเทียมกัน Y [1][2]

หน่วยงานกำกับดูแลและหน่วยงานมาตรฐานต่างเน้นย้ำถึงการคิดแบบวงจรชีวิตด้วยเหตุผลบางประการ เพราะมันได้ผล [1]

เคล็ดลับการสื่อสารสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย 🗣️

• หลีกเลี่ยงการอธิบายด้วยคณิตศาสตร์เพียงอย่างเดียว ให้แสดงแผนภูมิที่เข้าใจง่ายและตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมก่อน

• ใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย - อธิบายว่าแบบจำลองอาจทำอะไรที่ไม่เป็นธรรม และใครบ้างที่อาจได้รับผลกระทบ

• ข้อแลกเปลี่ยนด้านพื้นผิว - ข้อจำกัดด้านความยุติธรรมอาจส่งผลต่อความแม่นยำ ซึ่งไม่ใช่ข้อผิดพลาดหากช่วยลดอันตรายลงได้

• วางแผนรับมือเหตุการณ์ไม่คาดฝัน - วิธีหยุดชั่วคราวหรือย้อนกลับหากเกิดปัญหาขึ้น

• เชิญชวนให้มีการตรวจสอบ - การตรวจสอบจากภายนอกหรือการทดสอบแบบเรดทีมจะเปิดเผยจุดบอด ไม่มีใครชอบ แต่ก็เป็นประโยชน์ [1][2]

คำถามที่พบบ่อย: อคติของ AI คืออะไรกันแน่? ❓

อคติเป็นเพียงข้อมูลที่ไม่ดีไม่ใช่หรือ?
ไม่ใช่เท่านั้น ข้อมูลมีความสำคัญ แต่ตัวเลือกในการสร้างแบบจำลอง การออกแบบการประเมิน บริบทการใช้งาน และแรงจูงใจของทีมล้วนมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ [1]

ฉันสามารถกำจัดอคติได้อย่างสมบูรณ์หรือไม่?
โดยปกติแล้วไม่ได้ คุณมุ่งเป้าไปที่ การจัดการ อคติเพื่อไม่ให้เกิดผลกระทบที่ไม่เป็นธรรม - คิดถึงการลดและการกำกับดูแล ไม่ใช่ความสมบูรณ์แบบ [2]

ฉันควรใช้ตัวชี้วัดความยุติธรรมใด
เลือกตามประเภทของอันตรายและกฎของโดเมน ตัวอย่างเช่น หากผลบวกเท็จก่อให้เกิดอันตรายต่อกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งมากกว่า ให้เน้นที่ความเท่าเทียมกันของอัตราข้อผิดพลาด (โอกาสที่เท่ากัน) [3]

ฉันจำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบทางกฎหมายหรือไม่?
หากระบบของคุณส่งผลกระทบต่อโอกาสหรือสิทธิของผู้คน ก็ใช่ กฎที่มุ่งเน้นผู้บริโภคและความเท่าเทียมกันสามารถนำมาใช้กับการตัดสินใจด้วยอัลกอริทึมได้ และคุณจำเป็นต้องแสดงขั้นตอนการทำงานของคุณ [2]

ข้อสังเกตสุดท้าย: ยาวเกินไป อ่านไม่จบ 🧾✨

ถ้ามีคนถามคุณว่า อคติของ AI คืออะไร คำตอบสั้นๆ ก็คือ มันคือความคลาดเคลื่อนอย่างเป็นระบบในผลลัพธ์ของ AI ที่อาจก่อให้เกิดผลกระทบที่ไม่เป็นธรรมในโลกแห่งความเป็นจริง คุณต้องวินิจฉัยมันด้วยตัวชี้วัดที่เหมาะสมกับบริบท ลดผลกระทบด้วยเทคนิคหลายชั้น และควบคุมมันตลอดวงจรชีวิต มันไม่ใช่แค่ข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ ที่ต้องกำจัด แต่มันเป็นปัญหาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ นโยบาย และผู้คน ที่ต้องอาศัยการวัดผล การบันทึก และความถ่อมตนอย่างต่อเนื่อง ผมคิดว่าคงไม่มีวิธีแก้ปัญหาแบบเบ็ดเสร็จ... แต่ก็มีรายการตรวจสอบที่ดี การแลกเปลี่ยนที่ซื่อสัตย์ และนิสัยที่ดีกว่า และใช่แล้ว อีโมจิสักสองสามตัวก็ไม่เสียหายอะไร 🙂

เอกสารอ้างอิง

1. เอกสารเผยแพร่พิเศษของ NIST หมายเลข 1270 - สู่มาตรฐานสำหรับการระบุและจัดการอคติในปัญญา ประดิษฐ์ ลิงก์

2. สำนักงานคณะกรรมการข้อมูลข่าวสารแห่งสหราชอาณาจักร - แล้วเรื่องความเป็นธรรม อคติ และการเลือกปฏิบัติล่ะ? ลิงก์

3. เอกสารประกอบการใช้งาน Fairlearn - ตัวชี้วัดความยุติธรรมทั่วไป (ความเท่าเทียมทางประชากร อัตราต่อรองที่เท่ากัน การปรับเทียบ) ลิงก์

4. Buolamwini, J. และ Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification . FAT* / PMLR. Link

5. IBM Research - ขอแนะนำ AI Fairness 360 (AIF360 ) ลิงก์

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา