7、机器学习中的偏差问题与伦理考量

机器学习中的偏差问题与伦理考量

在当今科技飞速发展的时代，机器学习（ML）已经成为各个领域中不可或缺的一部分。然而，机器学习并非完美无缺，其中存在的偏差问题不仅影响了其预测的准确性，还引发了一系列伦理方面的担忧。

机器学习的局限性与先验知识依赖

Wolpert的“没有免费午餐”定理从数学角度划定了机器学习预测能力的界限。该定理表明，优化过程依赖于未来数据（测试数据）的未知分布，而不能假定其与训练和验证数据的分布相同。简单来说，机器学习既依赖于数据层面的先验知识，也依赖于框架层面的先验知识。

人类具有高度适应性的智能，能够进行意想不到的溯因推理，而机器的智能则始终取决于我们为其提供的数据、特征空间、假设空间、机器可读任务和性能指标。机器可以进行归纳和演绎推理，但无法发起溯因推理。溯因推理需要从一组发现直观地跳跃到一个能够解释它的理论，然后通过演绎假设并由数据进行归纳测试。人类开发的机器学习研究设计，尤其是假设空间的构建，在很大程度上是一种创造性的溯因过程，使机器能够对溯因假设进行归纳测试。如果假设得到证实，系统就可以将其作为演绎推理的基础，这也凸显了反馈循环的重要性。

为了应对机器学习的局限性和其富有成效的一面，我们可以区分假设生成（探索性研究）和假设确认（验证性研究）。在探索性分析中，研究人员可以自由研究不同任务、拟合多个模型、尝试各种排除规则，并使用多种性能指标进行测试。但在报告研究结果时，他们应透明地声明其完整的设计选择序列，以避免给人造成已经确认假设而非仅仅生成假设的错觉。同时，应使用多种指标报告性能，以避免产生准确性的虚假表象。而对于验证性研究，研究人员需要在公共论坛（如开放科学框架）上预先注册其研究设计，包括数据预处理选择、模型规格、评估指标和样本外