人工智能中的偏差緩解

人工智能模型可能會根據其訓練的資料無意中產生偏見。減少偏見可透過識別、糾正和測試偏見，確保人工智能公平對待所有使用者。

識別 AI 中的偏差

當模型因為不平衡或有瑕疵的訓練資料而偏袒某些群體時，就會發生人工智慧的偏差。

範例：

• 雇用 AI 會偏好男性候選人，因為它是根據歷史資料訓練出來的，而這些資料大多數都是雇用男性。
• 臉部辨識 AI 對於膚色較淺的人臉效果較好，因為資料集中的白人臉比深色人臉多。

如何識別偏見？

• 使用稽核工具檢查 AI 決策中的不公平模式。
• 應用統計分析找出訓練資料中的差異。

糾正 AI 中的偏差

一旦發現偏差，AI 工程師會使用去偏差技術來修正它。

偏差校正方法：

• 重新調整資料權重 → 給予代表性不足的群體更大的權重。
• 去偏差演算法 → 調整 AI 訓練以中和歧視。
• 更好的資料收集 → 確保 AI 能從不同來源學習。

例子：

-AI 雇用軟體能平等地從男性和女性的履歷中學習，而不是偏袒某個族群。
-AI臉部辨識平衡所有膚色，提高不同種族的精確度。

定期測試偏差

如果不持續監控和測試 AI，偏見可能會再次出現。

如何測試偏差？

• 定期檢閱 AI 預測，以確保不同群組間的公平性。
• 使用道德 AI 指導方針以確保合規。
• 收集不同使用者的回饋，看看 AI 是否公平對待他們。

例子：

-銀行測試 AI 貸款核准是否有性別、種族或收入水平歧視。
-語音助理經過測試，以確保它能公平地理解不同的口音。

多角度觀點在人工智能中的作用

AI 團隊需要多樣化的背景，才能建立公平的 AI 系統。

為什麼多樣性很重要？

• 防止 AI 模型中的文化和性別偏見。
• 改善所有人口統計的 AI 可用性。
• 確保全球應用程式的公平性。

例子：

-多元化的 AI 團隊可能會注意到其他人不會注意到的偏見。
-由多元化團隊訓練的人工智慧助理能聽懂多種方言和口音。

概括

• AI 中的偏差來自於不平衡的訓練資料。
• 偏差矯正包括重新加權資料、去偏差模型以及改善資料集。
• 必須定期測試 AI 模型，以確保公平且合乎道德的決策。
• 多元化的 AI 團隊有助於創造包容且公平的 AI 系統。

作者：Hichem A. Benzaïr