19、机器学习模型优化中的公平性探索

机器学习模型优化中的公平性探索

1. 机器学习公平性概述

近年来，机器学习（ML）取得了巨大进展，应用范围涵盖金融到医疗等各个领域。然而，这些系统往往不透明且可能对某些人群存在偏见。为了让机器学习发挥其潜力，确保其公平无偏至关重要。

1.1 公平性的概念

公平是一个主观术语，在不同文化、时间、种族等背景下有不同含义。在机器学习中，公平也没有通用定义。从组织角度看，公平有三个维度：
- 分配公平 ：算法在分配重要资源（如招聘）时应公平。
- 交互公平 ：算法应能解释其背后的原理，且解释应被相关人员视为公平（如解释为何A比B获得晋升）。
- 程序公平 ：算法在组织内不同子群体使用时不应产生不同结果，若有差异，应有可解释的社会或生物学原因。

1.2 偏差与公平的区别

在机器学习社区中，偏差和公平常被混用，但应加以区分。偏差是一种系统性误差，会根据特定输入信息（如性别和地理位置）改变模型决策。偏差可能源于在输入特征空间添加不必要信息（构造污染）或模型未捕捉到测量的所有方面（构造不足）。

不过，有偏差的模型不一定是坏事，有可能模型有偏差但却是公平的。例如，在招生选择过程中，考虑SAT分数和人口统计信息，对来自弱势背景的学生给予更多机会，虽然模型有偏差，但却是公平的，因为这些学生克服了更多挑战，可能有更高潜力。

1.3 不公平性缓解方法

为缓解AI模型中的不公平性，研究人员开发了多种技术，可在模型开发的不同阶段应用：
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