6、算法偏差：成因与应对策略

算法偏差：成因与应对策略

1. 机器学习与算法偏差概述

在数据科学领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用。然而，一些匆忙或缺乏经验的数据科学家在使用机器学习时，可能没有充分关注到它未涉及的工作步骤，比如数据清洗。这就增加了偏差潜入的风险，因为数据异常可能未被检测到。

机器学习在一个重要方面比简单的统计算法更像人类。简单的统计算法通过更手动、更透明的过程与数据科学家的逻辑思维相互作用，而机器学习则模拟人类的潜意识，即快速且看似轻松的模式识别机制，这种机制会引入我们思维中的偏差。就像我们无法直接观察导致大多数决策偏差的潜意识机制，而必须通过心理实验来检测和分析它们一样，机器学习同样不透明，因此我们很难仅通过查看机器学习创建的预测算法来识别偏差。相反，我们需要通过分析模型的输出和行为来间接确定偏差的存在。

机器学习为算法带来了许多新的应用可能性，就像工业革命为人类活动创造了前所未有的机会并对我们的生活产生了深远影响一样。由于自动化，使用机器学习开发或更新统计算法的成本可以显著降低。因此，企业开始将算法应用于许多以前从未应用过算法的决策问题，并以更快的速度替换现有的算法。但有时，他们可能会放弃对算法开发的手动监督和验证。结果，由于机器学习，算法在组织中变得更加普遍，算法偏差的风险也随之增加。

机器学习具有以下特点：
- 支持更复杂的特征和模型设计，对细分市场进行更差异化的处理，并考虑更多的数据，包括大数据以及图片和录音等本质上复杂的属性，从而能够开发更高级的模型。
- 可以挑战并消除数据科学家的一些固有观念。
- 自动化模型开发过程中的几个子步骤，从而使算法能够更经济高效地应用于更多决策。
- 由于自动化了以前手动的模型开发步骤