什麼是人工智慧偏見？

人工智慧無所不在——悄無聲息地進行排序、評分和建議。這固然方便……但有時它也會助長某些群體的領先，而將另一些群體拋在後面。如果您想知道什麼是人工智慧偏見，為什麼即使在精心設計的模型中也會出現偏見，以及如何在不降低效能的前提下減少偏見，那麼本指南正是為您準備的。

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簡要定義：什麼是人工智慧偏見？

人工智慧偏見是指人工智慧系統的輸出結果系統性地偏袒或歧視某些人或群體。它通常源自於數據不平衡、衡量標準狹隘，或是系統建構和使用的更廣泛的背景。偏見並不總是出於惡意，但如果不加以控制，它會迅速造成危害。 [1]

一個有用的區別是：偏見是指決策中的偏差，而歧視是指這種偏差在現實世界中可能造成的有害影響。你不可能完全消除偏見，但你必須加以控制，使其不會導致不公平的結果。 [2]

為什麼了解偏見其實會讓你變得更好💡

觀點有點奇怪，對吧？但了解什麼是人工智慧偏見會讓你：

• 設計能力更強——你會更早發現不成立的假設。

• 更擅長治理——你會記錄權衡取捨，而不是敷衍了事。

• 與領導人、監管機構和受影響人員溝通

此外，學習公平性指標和政策方面的術語也能節省日後的時間。說實話，這就像自駕遊前買張地圖一樣——雖然不完美，但總比憑感覺強得多。 [2]

你在實際應用中會遇到的AI偏見類型🧭

偏見貫穿人工智慧的整個生命週期。團隊經常會遇到以下幾種模式：

• 資料抽樣偏差－某些群體代表性不足或缺失。

• 標籤偏見－歷史標籤反映了偏見或吵雜的人類判斷。

• 測量偏差－無法反映你真正重視的東西的替代指標。

• 評估偏差－測試集遺漏了某些人群或情境。

• 部署偏差－一個優秀的實驗室模型被用在了錯誤的環境。

• 系統性和人為偏見—更廣泛的社會模式和團隊選擇滲透到技術領域。

標準機構提出的一個有用的思維模型將偏見歸類為人為因素、技術因素和系統因素，並建議進行社會技術管理，而不僅僅是模型調整。 [1]

偏見是如何悄悄潛入供應鏈的🔍

1. 問題界定－目標群體定義得太窄，就會排除掉產品應該服務的人群。

2. 資料來源－歷史資料往往反映了過去種種不平等的現象。

3. 特徵選擇- 敏感屬性的代理可以重新建立敏感屬性。

4. 訓練目標旨在優化平均準確率，而非公平性。

5. 測試－如果你的保留資料集有偏差，那麼你的指標也會有偏差。

6. 監控－使用者或環境的變化可能會重新引入問題。

監管機構強調，要在整個生命週期中記錄公平性風險，而不僅僅是在模型擬合階段。這是全員參與的工作。 [2]

我們如何在不陷入循環論證的情況下衡量公平性？ 📏

沒有一種指標可以適用於所有情況。請根據您的使用場景和想要避免的危害來選擇。

• 人口統計均衡－各組的選拔率應該相似。這對分配問題有利，但可能與準確性目標相衝突。 [3]

• 等比機率－錯誤率（例如假陽性和真陽性）應該相似。當錯誤成本因群體而異時，這種方法很有用。 [3]

• 校準－對於相同的分數，不同群體出現相同結果的機率應該相等。當分數影響人類決策時，校準非常有用。 [3]

工具包透過計算差距、繪製圖表和建立儀表板，使這項工作變得切實可行，從而避免您進行猜測。 [3]

切實有效的減少偏見的實用方法🛠️

應該採取多層次的緩解措施，而不是單一的靈丹妙藥：

• 數據審計和豐富－識別覆蓋範圍缺口，在合法情況下收集更安全的數據，記錄抽樣。

• 重新加權和重採樣- 調整訓練分佈以減少偏斜。

• 處理過程中的限制－將公平性目標加入目標中，以便模型直接學習權衡取捨。

• 對抗性去偏－訓練模型，使敏感屬性無法從內部表示中預測。

• 後處理- 在適當且合法的情況下，校準每個組的決策閾值。

• 人機互動檢查－將模型與可解釋的摘要和升級路徑結合。

AIF360和Fairlearn這樣的開源函式庫提供了指標和緩解演算法。它們並非萬能，但可以提供你一個系統的起點。 [5][3]

現實生活中偏見確實會產生影響 📸💳🏥

• 臉部分析—被廣泛引用的研究表明，商業系統中不同性別和膚色群體之間的準確率存在較大差異，這促使該領域朝著更好的評估方法發展。 [4]

• 高風險決策（信貸、招聘、住房）—即使並非出於故意，帶有偏見的決策結果也可能與公平和反歧視義務相衝突。換句話說：你不僅要對程式碼負責，還要對結果負責。 [2]

一個來自實務的簡短案例：在一次匿名招募篩選審核中，一個團隊發現女性技術職位的回憶能力有差距。透過一些簡單的措施——更合理的層級劃分、功能審查以及針對不同群體設定閾值——在準確率略有下降的情況下，基本上縮小了差距。關鍵不在於某個技巧，而在於一個可重複的測量-緩解-監控循環。

政策、法律與治理：何為「善」🧾

你不需要成為律師，但你確實需要設計出公平且易於解釋的方案：

• 公平原則－以人為本的價值觀、透明度和非歧視原則貫穿整個生命週期。 [1]

• 資料保護與平等－涉及個人資料時，您需要履行公平、目的限制和個人權利方面的義務；行業規則也可能適用。儘早明確您的義務。 [2]

• 風險管理－利用結構化框架來識別、衡量和監控偏見，作為更廣泛的人工智慧風險管理計畫的一部分。記錄下來。回顧。重複。 [1]

順便一提：文書工作不只是官僚主義；如果有人問起，它還能證明你確實完成了工作。

比較表格：用來控制人工智慧偏見的工具和框架🧰📊

這些工具透過提供結構、指標和共享詞彙，幫助您回答在您的環境中什麼是 AI 偏見

簡短而略帶個人洞見的工作流程🧪

1. 說明你想避免的傷害──分配傷害、錯誤率差異、尊嚴傷害等等。

2. 選擇與該損害相符的指標－例如，如果誤差平衡很重要，則選擇均等賠率。 [3]

3. 運行基準測試。保存公平性報告。

4. 首先嘗試一些摩擦較小的解決方法—更好的資料分割、閾值處理或重新加權。

5. 上報至處理中限制因素。

6. 使用代表真實使用者的預留資料集重新評估

7. 監控生產環境－分銷通路會發生變化；儀錶板也應該隨之更新。

8. 記錄權衡取捨－公平性是因情況而異的，因此請解釋為什麼選擇方案 X 而不是方案 Y。 [1][2]

監管機構和標準制定機構不斷強調生命週期思維是有原因的。它確實有效。 [1]

利害關係人溝通技巧🗣️

• 避免只用數學公式解釋－先展示簡單的圖表和具體的例子。

• 使用簡單易懂的語言—說明模型可能會做出哪些不公平的行為，以及哪些人可能會受到影響。

• 表面上的權衡－公平性限制可能會改變準確性；如果這能減少傷害，那就不是錯誤。

• 制定緊急應變計畫－如果出現問題，如何暫停或回滾。

• 接受審查－外部審查或紅隊演練可以發現盲點。雖然沒人喜歡，但它確實有幫助。 [1][2]

常見問題：人工智慧偏見究竟是什麼？ ❓

偏見不就是糟糕的數據嗎？
不只是。數據固然重要，但建模選擇、評估設計、部署環境和團隊激勵機制都會影響結果。 [1]

我能完全消除偏見嗎？
通常不能。你的目標是控制偏見，使其不造成不公平的影響——要著眼於減少和治理偏見，而不是追求完美。 [2]

我該使用哪一種公平性指標？
根據危害類型和領域規則來選擇。例如，如果誤報對某個群體造成的危害更大，則應關注錯誤率平衡（機率均等）。 [3]

我需要法律審查嗎？
如果你的系統涉及人們的機會或權利，那麼答案是肯定的。以消費者和公平為導向的規則可以適用於演算法決策，你需要展示你的工作成果。 [2]

最後總結：太長了，沒看完🧾✨

如果有人問你什麼是人工智慧偏見，這裡有個簡潔的答案：它是人工智慧輸出中存在的系統性偏差，可能會在現實世界中造成不公平的影響。你需要用符合情境的指標來診斷它，用分層技術來緩解它，並在整個生命週期中進行控制。這並非一個可以輕易修復的單一漏洞——它涉及產品、政策和人員等多個方面，需要持續不斷地進行測量、記錄和保持謙遜的態度。我想，這並非萬全之策……但我們可以製定一些有效的檢查清單，做出誠實的權衡，並養成更好的習慣。當然，加幾個表情符號也無妨。 🙂

參考

1. NIST 特別出版物 1270—人工智慧偏見識別與管理標準概述。連結

2. 英國資訊專員辦公室—公平性、偏見和歧視問題如何解決？ 連結

3. Fairlearn 文件 -常用公平性指標（人口統計平等、賠率均衡、校準）。連結

4. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018).性別陰影：商業性別分類中交叉性準確度差異。 FAT* / PMLR。連結

5. IBM研究院－推出AI公平性360（AIF360） 。連結

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