13、算法偏差：评估、安全使用与检测全解析

算法偏差：评估、安全使用与检测全解析

1. 算法偏差风险评估

在商业场景中，算法的使用日益广泛，但算法偏差的风险也不容忽视。业务风险的大小通常由所涉金额决定，因此多数机构会根据交易金额（如贷款、投资或发票金额）来限制算法的自动决策。更成熟的机构还会根据客观风险调节因素来调整金额，例如银行会根据抵押物价值调整贷款金额，金融投资中会使用更复杂的风险指标，如风险价值。在贸易融资中，则会使用简单标准来界定算法决策，如是否涉及高风险国家或交易双方之前是否有过交易。

评估算法产生有害偏差的可能性与评估偏差后果的严重程度是相互独立的。评估损失倾向（即有害偏差发生的可能性）和损失严重程度的顺序可根据便利性决定，但通常损失严重程度最终会决定行动方案，因此先评估严重程度可能最为高效。

为快速评估算法产生偏差的可能性，可参考以下实用的三项检查清单：
- 是否替代有偏差的决策流程 ：算法是否正在替代过去已知存在偏差（如招聘决策中的性别或种族偏差）的现实决策过程？
- 历史数据是否稀疏 ：用于开发算法的历史数据是否极其稀疏（如少于200个案例，或少于数据科学家通常使用样本量的十分之一）？虽然有一些相对稳健的建模技术，如对600个观测值进行逻辑回归，但许多机器学习技术在如此小的样本下可能会失效。
- 历史数据是否受损 ：用于开发算法的历史数据是否受到实质性损害？例如，样本选择存在偏差（如由疑似有偏差的人选择案例），或者缺少预期行为与其他人群不同的特定子群体数据，或者数据采集时期与未来预期情况有实质性差异。

如果对上述任何一个问题的回答为“是”，则