42、深度学习与伦理：挑战与应对

深度学习与伦理：挑战与应对

1. 深度学习模型解释工具LIME

深度学习网络输出函数复杂，在高维空间中，若无法访问模型，很难知晓决策原因以及如何修改输入来改变决策。LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）可以帮助解决这一问题，其工作流程如下：
1. 探测附近点 ：以理解某点处 $Pr(y = 1|x)$ 较低的原因为例，LIME 在该点附近的点探测网络，判断这些点的 $Pr(y = 1|x) < 0.5$（青色点） 还是 $Pr(y = 1|x) ≥0.5$（灰色点），并根据这些点与关注点的接近程度进行加权（圆圈大小表示权重）。
2. 训练简单模型 ：使用加权后的点训练一个更简单的模型，如逻辑回归（线性函数经过 sigmoid 函数）。
3. 近似原函数 ：在关注点附近，这个近似模型与原函数接近。通过近似模型的参数，我们可以推断出，如果增加 $x_1$ 或减少 $x_2$，$Pr(y = 1|x)$ 将增加，输出类别也会改变。

graph LR
    A[理解Pr(y = 1|x)低的原因] --> B[探测附近点]
    B --> C[训练简单模型]
    C --> D[近似原函数]
    D --> E[推断输入变化对输出的影响]

2. AI系统的故意滥用

2.1 人脸识别与分析

人脸识别技术存在较高的滥用风险： <