17、算法公平性、隐私保护与负责任的人工智能

算法公平性、隐私保护与负责任的人工智能

在当今的人工智能和机器学习领域，算法的公平性、隐私保护以及负责任的应用是至关重要的议题。本文将深入探讨这些方面，为你提供全面的了解和实用的建议。

1. 算法公平性的后备方案

在算法的实际应用中，有时会出现算法性能明显变差或不可用的情况。这时，就需要有相应的后备方案，这对于解决公平性相关问题也很有帮助。

以下是一些需要突然切断算法访问并启用后备方案的场景：
- 输出违背公平原则 ：当人类用户报告算法输出严重违背基本公平概念时，系统应立即停止运行，直到审计确定问题根源并解决。
- 结果超出公平阈值 ：持续监控系统显示算法结果超出了可接受的公平阈值（无论你选择了哪种公平度量标准）。
- 输出需人工审核 ：算法给出的建议过于极端或严厉，在将输出提供给决策对象之前，需要先进行人工审核。

针对这些情况，可以采用以下几种算法后备方案：
- 临时采用非算法解决方案 ：例如，在解决算法问题期间，给每个人相同的输出，比如算法的平均输出。
- 将输出转交给人工审核 ：并提示用户“请等待我们与您联系”。
- 完全透明化 ：提供定制的错误信息，如“抱歉，我们的算法出现了一些问题，我们不想给您提供不负责任的输出，请稍后再查看”。

2. 公平性是一个过程而非终点

在算法公平性方面，存在两个常见的问题：
-