22、利用 Microsoft Fairlearn 实现 AI 系统公平性

利用 Microsoft Fairlearn 实现 AI 系统公平性

1. 公平机会的概念

在美国，公平机会指的是每个人都应拥有平等的成功机会，不论其种族、性别或其他个人特征。这一概念在教育、就业和住房等诸多领域都有应用。其核心信念是所有人都应得到公平对待，不应因种族或性别等因素受到歧视。基于此原则，美国推出了一系列举措来保障所有人的公平机会，例如平权行动旨在帮助那些历史上遭受歧视的群体获得教育和就业机会，同时禁止教育和就业歧视的法律也确保了人们在竞争机会时拥有公平的环境。

然而，实现公平机会并非易事。在判断某人是否拥有平等的成功机会时，对于应考虑哪些因素可能存在分歧。此外，一些人可能认为自己来自过去处于劣势的群体，应得到特殊待遇。

2. 与公平相关的危害

当 AI 系统的开发者未考虑公平时，可能会导致多种危害。这些危害指的是在 AI 系统的设计和开发过程中，未妥善处理公平性问题而产生的负面影响，包括利益和弊端的不平等分配、服务质量（QoS）不均，以及有害刻板印象和偏见的延续。而且，AI 危害往往相互重叠，因为系统可能同时造成多种形式的危害。以下是一些关键的负面后果：
- 分配危害 ：当 AI 系统提供或限制人们获取机会、资源或信息时，可能会导致不平等对待和对特定群体的偏见。例如，在招聘过程中使用 AI 系统筛选求职者，可能会给出有偏见的评估，不公平地排除某些群体，如女性或少数族裔，从而影响他们获得工作的机会；在贷款审批过程中，AI 系统可能根据种族或性别等因素提供不平等的信贷机会，导致金融资源和机会的不平等分配。
- QoS 危害 ：即使在机会、资源或信息获取