Data science

การป้องกันอคติในการวิเคราะห์เชิงทำนาย

ในตอนแรก กลไกการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ดูเหมือนจะเป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการขจัดอคติของมนุษย์ออกจากการตัดสินใจ ท้ายที่สุด แบบจำลองเหล่านี้ได้ข้อสรุปจากข้อมูล ไม่ใช่แบบแผน ดังนั้นควรเป็นแบบแผนในทางทฤษฎี แม้ว่าสิ่งนี้จะดูสมเหตุสมผลในตอนแรก นักวิจัยพบว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถทำให้เกิดอคติของมนุษย์และขยายความได้ บางทีตัวอย่างที่มีชื่อเสียงที่สุดของความลำเอียงของ AI ก็คืออัลกอริธึมการรับสมัครที่ล้มเหลวของ Amazon นักพัฒนาพบว่าโมเดลนี้สอนตัวเองให้ชอบผู้สมัครที่เป็นผู้ชายมากกว่า เนื่องจากพวกเขาฝึกมันเกี่ยวกับประวัติย่อของผู้ชายเป็นส่วนใหญ่ อคติโดยนัยที่มนุษย์อาจไม่รู้จักในตัวเองสามารถถ่ายโอนไปยังอัลกอริธึมที่พวกเขาตั้งโปรแกรมได้ เมื่อบริษัทต่างๆ เริ่มใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในด้านต่างๆ เช่น ความน่าเชื่อถือทางเครดิตและการดูแลสุขภาพ อคติของ AI จะกลายเป็นปัญหาเร่งด่วนมากขึ้น นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเรียนรู้ที่จะขจัดการเลือกปฏิบัติในรูปแบบเหล่านี้ การระบุแหล่งที่มาของอคติ ขั้นตอนแรกในการป้องกันอคติในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการรู้ว่าอคติมาจากไหน แหล่งที่มาที่ชัดเจนที่สุดคือข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิด เช่นในกรณีของ Amazon ซึ่งทำให้ดูเหมือนว่าผู้สมัครอันดับต้นๆ มักเป็นผู้ชาย ข้อมูลจากตัวอย่างหรือสถิติที่สื่อให้เข้าใจผิดซึ่งไม่ได้คำนึงถึงความแตกต่างในอดีตจะปลูกฝังการเลือกปฏิบัติในอัลกอริทึมเช่นเดียวกับในมนุษย์ นักพัฒนาสามารถสร้างอคติในอัลกอริธึมได้โดยไม่ได้ตั้งใจโดยกำหนดกรอบคำถามผิดวิธี ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการดูแลสุขภาพหนึ่งแสดงการเลือกปฏิบัติต่อผู้ป่วยผิวดำในการพิจารณาการดูแลโดยคำนึงถึงต้นทุน การมุ่งเน้นไปที่แนวโน้มด้านต้นทุนทำให้เชื่อว่าคนผิวดำมีความต้องการน้อยลง เนื่องจากพวกเขาเคยใช้บริการทางการแพทย์น้อยลง การจัดกรอบปัญหาด้วยวิธีนี้ล้มเหลวในการพิจารณาถึงการจำกัดการเข้าถึงบริการดูแลสุขภาพซึ่งก่อให้เกิดแนวโน้มที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนเหล่านี้ ในกรณีนี้ ตัวข้อมูลเองไม่ได้มีความเอนเอียง แต่วิธีที่อัลกอริทึมวิเคราะห์นั้นไม่ได้คำนึงถึง เมื่อนักพัฒนาเข้าใจว่าอคติมาจากไหน พวกเขาสามารถวางแผนที่จะหลีกเลี่ยงได้ พวกเขาสามารถค้นหาข้อมูลที่เป็นตัวแทนมากขึ้นและถามคำถามที่ครอบคลุมมากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ยุติธรรมยิ่งขึ้น การนำแนวทางต่อต้านอคติมาสู่การพัฒนา เมื่อทีมเริ่มฝึกโมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ พวกเขาจำเป็นต้องใช้แนวทางต่อต้านอคติ มันไม่เพียงพอที่จะเป็นกลาง นักพัฒนาควรมองหาและจัดการกับการเลือกปฏิบัติอย่างมีสติ มาตรการเชิงรุกจะป้องกันอคติโดยปริยายไม่ให้ถูกมองข้าม ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการนี้คือการรักษาความหลากหลายในทีม การทำงานร่วมกันกับคนหลากหลายสามารถชดเชยจุดบอดที่อาจมีกลุ่มที่เหมือนกันมากขึ้น การนำพนักงานที่มีภูมิหลังและประสบการณ์ที่หลากหลายเข้ามาสามารถช่วยเน้นชุดข้อมูลหรือผลลัพธ์ที่อาจเป็นปัญหาได้ ในบางกรณี ทีมสามารถลบตัวแปรที่ได้รับการป้องกันทั้งหมด เช่น เชื้อชาติและเพศ ออกจากข้อมูลก่อนที่จะฝึกอัลกอริทึม การขัดถูเพื่อขจัดอคติก่อนการฝึก แทนที่จะจัดการกับข้อกังวลในภายหลังสามารถรับประกันผลลัพธ์ที่ยุติธรรมกว่าตั้งแต่เริ่มต้น เมื่อข้อมูลประชากรไม่ใช่ปัจจัย อัลกอริทึมจะไม่เรียนรู้ที่จะสรุปผลที่ทำให้เข้าใจผิด การทบทวนและทดสอบแบบจำลองการวิเคราะห์ หลังจากสร้างเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ทีมควรทดสอบและตรวจสอบต่อไปก่อนที่จะนำไปใช้ ช่างเทคนิคและนักวิเคราะห์ควรตั้งข้อสงสัย โดยถามคำถามเมื่อใดก็ตามที่มีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น เมื่ออัลกอริทึมสร้างผลลัพธ์ พวกเขาควรถาม “ทำไม” และดูว่าสรุปได้อย่างไร ทีมควรทดสอบอัลกอริทึมด้วยข้อมูลจำลองที่แสดงถึงสถานการณ์ในชีวิตจริงเสมอ ยิ่งสิ่งเหล่านี้ใกล้เคียงกับโลกแห่งความเป็นจริงมากเท่าไร ก็ยิ่งง่ายต่อการมองเห็นอคติที่อาจเกิดขึ้น การใช้ชุดข้อมูลที่หลากหลายในกระบวนการนี้จะช่วยเปิดเผยปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ในวงกว้าง ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การลบตัวแปรที่ได้รับการป้องกันสามารถช่วยได้ในบางกรณี อย่างไรก็ตาม ในบางสถานการณ์ ควรใช้ข้อมูลนี้เพื่อเปิดเผยและแก้ไขอคติจะดีกว่า ทีมสามารถใช้อัลกอริธึมเพื่อวัดอคติในตัวเองและชดเชยอคติได้ การป้องกันอคติในการวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นสิ่งที่จำเป็น เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ปรากฏในแอปพลิเคชันจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากโมเดลเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจ นักพัฒนาจึงต้องป้องกันอคติภายในตัวแบบ การกำจัดการเลือกปฏิบัติออกจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจเป็นงานที่ท้าทาย แต่ก็เป็นงานที่จำเป็น

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button