25、算法偏差的管理与预防实践

算法偏差的管理与预防实践

在当今机器学习时代，数据被视为“新石油”，对其的有效管理和利用至关重要。同时，算法偏差问题也日益凸显，需要我们采取一系列措施来理解、管理和预防。以下将详细介绍相关的重要实践。

1. 数据流动与仓储

如今，许多组织设立了首席数据官（CDO）这一角色，旨在确保获取“新石油”——数据。数据质量对于保持模型无偏差至关重要，这通常需要对数据流动进行更多控制和自动化，以确保数据的完整性和“单一真相”。例如，在询问某客户的借款金额时，组织的 IT 系统应给出唯一且真实的答案，但一些银行的 IT 系统却可能给出不同答案。

首席数据官还可开展以下不太明显但重要的活动：
- 建立一种万无一失的方式来访问历史数据，防止数据泄露。
- 寻找并提供企业范围内对外部数据的访问，以补充或替代有偏差的内部数据集。
- 建立标准程序，检测数据集中的偏差，并向业务部门发出偏差存在的警报。
- 通过发布权威的数据字典和已知数据限制及其他隐藏偏差来源的指南，提高组织的数据素养。

2. 标准与模板

每个数据科学家都有自己的建模方法，改变这些实践并非易事。但有两种工具在改变实践方面非常有效：
- 创建定义负责领域“标准”的文档。例如，首次组建大型建模团队时，可将最佳实践集合称为“我们的圣经”，并对新成员进行相关标准的培训。
- 创建模板，通过规定特定流程步骤的输出，暗示某种方法。例如，规定模型文档的特定格式，有助于强制执行一套实践。

为了使模板得到实际应用，还需采用以下两种技术：
- 管理者自上而下坚决执行模板的使用，包括自身在内，拒绝查看未使用规定模板的内容，并确