23、利用 Fairlearn 实现 AI 系统公平性评估与偏差缓解

利用 Fairlearn 实现 AI 系统公平性评估与偏差缓解

1. 引言

在当今商业世界中，机器学习模型在数据驱动决策方面的重要性日益凸显。然而，这些模型在实际应用中常常做出有偏差和不公平的决策。例如，在招聘流程中，使用 AI 筛选简历时，可能会对特定性别或种族的候选人产生不公平的偏好。为了解决这些问题，公平性方法和指标的应用变得越来越重要，而 Fairlearn 作为一个开源库，为评估公平性和缓解偏差提供了有效的工具。

2. Fairlearn 简介

Fairlearn 允许数据科学家和开发者在工作流程中尽量减少不公平性。它具有以下特点：
- 公平性指标选择 ：用户可以根据具体场景选择合适的公平性指标，平衡公平性和模型性能。
- 交互式可视化仪表盘 ：通过该仪表盘，用户可以比较多个模型的公平性和性能，评估哪些人群可能受到模型的负面影响。
- 广泛的评估任务 ：支持分类和回归任务的公平性评估。

目前，Fairlearn 包含三种减少不公平性的算法（一种后处理算法和两种降维算法），并且有望扩展到更复杂的机器学习任务，如反事实推理、计算机视觉和自然语言处理。此外，InterpretML 等可解释性工具也将集成到 Fairlearn 中。

3. 公平性指标

公平性指标是确保机器学习模型公平无偏的关键工具，常见的公平性指标包括：

3.1 demographic parity（人口统计学平等）

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