AI యొక్క కనిపించని నేరస్థుడు: లోపల పక్షపాతాన్ని విప్పడం

బయాస్ బ్లాగ్ సిరీస్: పార్ట్ 1

పరిచయం

మేధస్సు యొక్క కృత్రిమ రూపాలు పెరుగుతున్న మన ప్రపంచంలో, సంక్లిష్టమైన నిర్ణయాలు తీసుకునే పనిలో ఉన్న యంత్రాలు మరింత ప్రబలంగా మారుతున్నాయి. వ్యాపారం, అధిక-స్టేక్ నిర్ణయాధికారం మరియు వైద్య రంగంలో గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా వివిధ డొమైన్‌లలో AI యొక్క వినియోగాన్ని సూచించే సాహిత్యం పెరుగుతోంది. అయితే, ఈ పెరుగుతున్న ప్రాబల్యంతో, ఈ వ్యవస్థల్లోని ధోరణులను ప్రజలు గమనించారు; అంటే, డేటాలోని నమూనాలను పూర్తిగా అనుసరించడానికి అంతర్లీనంగా రూపొందించబడినప్పుడు, వారు వివిధ లింగవివక్ష మరియు వివక్షతతో కూడిన ప్రవర్తనను గమనించవచ్చు అనే కోణంలో పక్షపాత సంకేతాలను చూపించారు. ఇటీవలిది యూరోపియన్ AI చట్టం, అటువంటి పక్షపాతం యొక్క విషయాన్ని కూడా విస్తృతంగా కవర్ చేస్తుంది మరియు దానితో సంబంధం ఉన్న సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పునాదిని ఏర్పరుస్తుంది. 

టెక్నికల్ డాక్యుమెంటేషన్ యొక్క సంవత్సరాలలో, ప్రజలు నిర్దిష్ట జనాభాల పట్ల ఈ వక్ర ప్రవర్తనను వివరించడానికి "పక్షపాతం" అనే పదాన్ని ఉపయోగించారు; అర్థం మారుతూ ఉండే పదం, గందరగోళాన్ని కలిగిస్తుంది మరియు దానిని పరిష్కరించే పనిని క్లిష్టతరం చేస్తుంది.

ఈ కథనం పక్షపాత అంశాన్ని కవర్ చేసే బ్లాగ్ పోస్ట్‌ల శ్రేణిలో మొదటిది. ఈ శ్రేణిలో, AIలో పక్షపాతం గురించి మీకు స్పష్టమైన, జీర్ణమయ్యే అవగాహనను అందించాలని మేము లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము. మేము పక్షపాతాన్ని కొలవడానికి మరియు తగ్గించడానికి మార్గాలను పరిచయం చేస్తాము మరియు మరింత సరసమైన సిస్టమ్‌లకు ఈ మార్గంలో సింథటిక్ డేటా పాత్రను అన్వేషిస్తాము. సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తిలో అగ్రగామిగా ఉన్న సింథో ఈ ప్రయత్నానికి ఎలా దోహదపడుతుందో కూడా మేము మీకు తెలియజేస్తాము. కాబట్టి, మీరు ఆచరణాత్మక అంతర్దృష్టుల కోసం వెతుకుతున్న అభ్యాసకుడైనప్పటికీ లేదా ఈ అంశం గురించి ఆసక్తిగా ఉన్నా, మీరు సరైన స్థానంలో ఉన్నారు.

చర్యలో పక్షపాతం: వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణ

మీరు ఆశ్చర్యపోవచ్చు, "AIలో ఈ పక్షపాతం చాలా ముఖ్యమైనది, కానీ నాకు, సాధారణ ప్రజలకు దీని అర్థం ఏమిటి?" నిజం ఏమిటంటే, ప్రభావం చాలా దూరం, తరచుగా కనిపించదు కానీ శక్తివంతమైనది. AIలో పక్షపాతం అనేది కేవలం విద్యాపరమైన భావన కాదు; ఇది తీవ్రమైన పరిణామాలతో కూడిన వాస్తవ ప్రపంచ సమస్య.

డచ్ పిల్లల సంక్షేమ కుంభకోణాన్ని ఉదాహరణగా తీసుకోండి. స్వయంచాలక వ్యవస్థ, కనిష్ట మానవ ప్రమేయంతో సరసమైన మరియు సమర్థవంతమైన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి సృష్టించబడిన సాధనంగా భావించబడుతుంది, ఇది పక్షపాతంతో కూడుకున్నది. ఇది లోపభూయిష్ట డేటా మరియు ఊహల ఆధారంగా మోసానికి వేలమంది తల్లిదండ్రులను తప్పుగా ఫ్లాగ్ చేసింది. ఫలితం? AI సిస్టమ్‌లోని పక్షపాతాల కారణంగా కుటుంబాలు గందరగోళంలో పడ్డాయి, వ్యక్తిగత ప్రతిష్టలు దెబ్బతిన్నాయి మరియు ఆర్థిక కష్టాలు. ఇలాంటి ఉదాహరణలు AIలో పక్షపాతాన్ని పరిష్కరించాల్సిన ఆవశ్యకతను హైలైట్ చేస్తాయి.

ప్రజలు నిరసన

అయితే అక్కడితో ఆగకూడదు. ఈ సంఘటన పక్షపాతం వినాశనానికి సంబంధించిన వివిక్త సందర్భం కాదు. AIలో పక్షపాతం ప్రభావం మన జీవితంలోని అన్ని మూలలకు విస్తరించింది. ఉద్యోగం కోసం ఎవరు నియమిస్తారు, ఎవరు రుణం కోసం ఆమోదించబడతారు, ఎవరు ఎలాంటి వైద్య చికిత్సను పొందుతున్నారు - పక్షపాత AI వ్యవస్థలు ఇప్పటికే ఉన్న అసమానతలను శాశ్వతం చేయగలవు మరియు కొత్త వాటిని సృష్టించగలవు.

దీనిని పరిగణించండి: పక్షపాత చారిత్రిక డేటాపై శిక్షణ పొందిన AI వ్యవస్థ, వారి లింగం లేదా జాతి కారణంగా మంచి అర్హత కలిగిన అభ్యర్థికి ఉద్యోగాన్ని నిరాకరించవచ్చు. లేదా పక్షపాత AI సిస్టమ్ వారి పోస్ట్‌కోడ్ కారణంగా అర్హులైన అభ్యర్థికి రుణాన్ని నిరాకరించవచ్చు. ఇవి ఊహాజనిత దృశ్యాలు మాత్రమే కాదు; అవి ప్రస్తుతం జరుగుతున్నాయి.

హిస్టారికల్ బయాస్ మరియు మెజర్మెంట్ బయాస్ వంటి నిర్దిష్ట రకాల పక్షపాతాలు అటువంటి లోపభూయిష్ట నిర్ణయాలకు దారితీస్తాయి. అవి డేటాలో అంతర్లీనంగా ఉన్నాయి, సామాజిక పక్షపాతాలలో లోతుగా పాతుకుపోయాయి మరియు వివిధ జనాభా సమూహాల మధ్య అసమాన ఫలితాలలో ప్రతిబింబిస్తాయి. వారు ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్ యొక్క నిర్ణయాలను వక్రీకరించవచ్చు మరియు అన్యాయమైన చికిత్సకు దారి తీస్తుంది.

గొప్ప స్కీమ్‌లో, AIలోని పక్షపాతం నిశ్శబ్ద ప్రభావశీలిగా పని చేస్తుంది, మన సమాజాన్ని మరియు మన జీవితాలను సూక్ష్మంగా రూపొందిస్తుంది, తరచుగా మనం గ్రహించని మార్గాల్లో. ఈ పైన పేర్కొన్న అంశాలన్నీ మిమ్మల్ని ఎందుకు ఆపడానికి చర్యలు తీసుకోలేదు మరియు అది సాధ్యమేనా అని మీరు ప్రశ్నించవచ్చు.

నిజానికి, కొత్త సాంకేతిక పురోగతులతో అటువంటి సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఇది మరింత అందుబాటులోకి వస్తుంది. అయితే, ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి మొదటి అడుగు, దాని ఉనికి మరియు ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మరియు గుర్తించడం. ప్రస్తుతానికి, దాని ఉనికికి సంబంధించిన అంగీకారం సృష్టించబడింది, "అవగాహన" అనే విషయం ఇప్పటికీ చాలా అస్పష్టంగా ఉంది. 

పక్షపాతాన్ని అర్థం చేసుకోవడం

పక్షపాతం యొక్క అసలు నిర్వచనం సమర్పించబడినది కేం బ్రిడ్జి నిఘంటువు AIకి సంబంధించింది కాబట్టి పదం యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశ్యం నుండి చాలా దూరం దూరంగా ఉండదు, ఈ ఏకవచన నిర్వచనానికి కూడా అనేక విభిన్న వివరణలు ఇవ్వాలి. వంటి పరిశోధకులు సమర్పించిన వర్గీకరణలు హెల్‌స్ట్రోమ్ మరియు ఇతరులు (2020) మరియు క్లీగ్ర్ (2021), పక్షపాతం యొక్క నిర్వచనంపై లోతైన అంతర్దృష్టులను అందించండి. ఈ పత్రాలపై ఒక సాధారణ చూపు, అయితే, సమస్యను సమర్థవంతంగా పరిష్కరించడానికి పదం యొక్క నిర్వచనం యొక్క గొప్ప సంకుచితం అవసరమని తెలుస్తుంది. 

సంఘటనల మార్పు అయితే, పక్షపాతం యొక్క అర్థాన్ని ఉత్తమంగా నిర్వచించడానికి మరియు తెలియజేయడానికి, వ్యతిరేకతను బాగా నిర్వచించవచ్చు, అంటే ఫెయిర్‌నెస్. 

ఫెయిర్‌నెస్‌ని నిర్వచించడం 

వంటి వివిధ ఇటీవలి సాహిత్యంలో ఇది నిర్వచించబడింది కాస్టెల్నోవో మరియు ఇతరులు. (2022), పొటెన్షియల్ స్పేస్ అనే పదాన్ని అర్థం చేసుకున్న తర్వాత సరసతను వివరించవచ్చు. ఇది ఉనికిలో ఉన్నందున, సంభావ్య స్థలం (PS) అనేది ఒక నిర్దిష్ట జనాభా సమూహానికి చెందిన వారితో సంబంధం లేకుండా ఒక వ్యక్తి యొక్క సామర్థ్యాలు మరియు జ్ఞానం యొక్క పరిధిని సూచిస్తుంది. PS భావన యొక్క ఈ నిర్వచనాన్ని బట్టి, పక్షపాతాన్ని ప్రేరేపించే పారామితులలో (జాతి, వయస్సు లేదా లింగం వంటివి) వారి గమనించదగిన మరియు దాచిన వ్యత్యాసాలతో సంబంధం లేకుండా, సమానమైన PS ఉన్న ఇద్దరు వ్యక్తుల మధ్య సమానత్వంగా వ్యవహరించడాన్ని సులభంగా నిర్వచించవచ్చు. ఈ నిర్వచనం నుండి ఏదైనా మళ్లింపు, అవకాశాల సమానత్వం అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది పక్షపాతానికి స్పష్టమైన సూచన మరియు తదుపరి విచారణకు యోగ్యమైనది.  

మన ప్రపంచంలో ఉన్న స్వాభావిక పక్షపాతాలను బట్టి ఇక్కడ నిర్వచించిన విధంగా ఏదైనా సాధించడం పూర్తిగా అసాధ్యమని పాఠకులలోని అభ్యాసకులు గమనించవచ్చు. అది నిజం! ఈ ప్రపంచంలోని సంఘటనల నుండి సేకరించిన మొత్తం డేటాతో పాటు మనం నివసిస్తున్న ప్రపంచం చాలా చారిత్రక మరియు గణాంక పక్షపాతానికి లోబడి ఉంటుంది. ఇది వాస్తవానికి, అటువంటి "పక్షపాత" డేటాపై శిక్షణ పొందిన ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌లపై పక్షపాతం యొక్క ప్రభావాలను పూర్తిగా తగ్గించే ఒక రోజు విశ్వాసాన్ని తగ్గిస్తుంది. అయినప్పటికీ, వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, పక్షపాతం యొక్క ప్రభావాలను తగ్గించడానికి ప్రయత్నించవచ్చు. ఈ సందర్భంలో, ఈ బ్లాగ్ పోస్ట్(ల)లో ఉపయోగించిన పదజాలం పక్షపాతం యొక్క ప్రభావాన్ని పూర్తిగా తగ్గించడం కంటే తగ్గించే ఆలోచన వైపు మళ్లుతుంది.

సరే! కాబట్టి ఇప్పుడు పక్షపాతం అంటే ఏమిటి మరియు దాని ఉనికిని ఎలా అంచనా వేయవచ్చు అనే ఆలోచన వచ్చింది; మేము సమస్యను సరిగ్గా ఎదుర్కోవాలనుకుంటే, ఈ పక్షపాతాలన్నీ ఎక్కడ నుండి ఉద్భవించాయో తెలుసుకోవాలి.

మూలాలు మరియు రకాలను అర్థం చేసుకోవడం

మెషీన్ లెర్నింగ్‌లోని వివిధ రకాల పక్షపాతాలపై ఇప్పటికే ఉన్న పరిశోధన విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. వంటి మెహ్రాబీ ఎట్. అల్. (2019) మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో పక్షపాతాలను విభజించడానికి ముందుకు వచ్చారు, ఒకరు పక్షపాతాలను 3 ప్రధాన వర్గాలుగా విభజించవచ్చు. అవి:

  • డేటా టు అల్గోరిథం: డేటా నుండే ఉద్భవించే వర్గీకరణ పక్షపాతం. పేలవమైన డేటా సేకరణ, ప్రపంచంలో ఉన్న స్వాభావిక పక్షపాతాలు మొదలైన వాటి ద్వారా సంభవించవచ్చు.
  • వినియోగదారుకు అల్గోరిథం: అల్గారిథమ్‌ల రూపకల్పన మరియు కార్యాచరణ నుండి ఉత్పన్నమయ్యే పక్షపాతాలపై దృష్టి సారించే వర్గం. అల్గారిథమ్‌లు నిర్దిష్ట డేటా పాయింట్‌లను ఇతరులపై ఎలా అర్థం చేసుకోవచ్చు, తూకం వేయవచ్చు లేదా పరిగణించవచ్చు, ఇది పక్షపాత ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు.
  • వినియోగదారు నుండి డేటా: సిస్టమ్‌తో వినియోగదారు పరస్పర చర్య నుండి ఉత్పన్నమయ్యే పక్షపాతాలకు సంబంధించినది. వినియోగదారులు డేటాను ఇన్‌పుట్ చేసే విధానం, వారి స్వాభావిక పక్షపాతాలు లేదా సిస్టమ్ అవుట్‌పుట్‌లపై వారి విశ్వాసం కూడా ఫలితాలను ప్రభావితం చేయవచ్చు.
గ్రాఫ్

మూర్తి 1: డేటా మైనింగ్ కోసం CRISP-DM ఫ్రేమ్‌వర్క్ యొక్క విజువలైజేషన్; డేటా మైనింగ్‌లో సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది మరియు పక్షపాతం ఉనికిలోకి వచ్చే దశలను గుర్తించే ప్రక్రియకు సంబంధించినది.

పేర్లు పక్షపాతం యొక్క రూపాన్ని సూచిస్తున్నప్పటికీ, ఈ గొడుగు నిబంధనల క్రింద వర్గీకరించగల పక్షపాతాల రకాల గురించి ఇప్పటికీ ప్రశ్నలు ఉండవచ్చు. మా పాఠకులలోని ఔత్సాహికుల కోసం, మేము ఈ పరిభాష మరియు వర్గీకరణకు సంబంధించిన కొన్ని సాహిత్యానికి లింక్‌లను అందించాము. ఈ బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో సరళత కోసం, మేము పరిస్థితికి సంబంధించిన కొన్ని ఎంపిక చేసిన పక్షపాతాలను కవర్ చేస్తాము (దాదాపు అన్నీ అల్గారిథమ్‌కి వర్గం డేటాకు చెందినవి). పక్షపాతం యొక్క నిర్దిష్ట రకాలు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:

  • చారిత్రక పక్షపాతం: ప్రపంచంలోని వివిధ సామాజిక సమూహాలు మరియు సాధారణంగా సమాజంలో ఉన్న సహజ పక్షపాతాల కారణంగా డేటాకు అంతర్లీనంగా ఉండే ఒక రకమైన పక్షపాతం. ప్రపంచంలోని ఈ డేటా అంతర్లీనంగా ఉన్నందున ఇది నమూనా మరియు ఫీచర్ ఎంపిక యొక్క వివిధ మార్గాల ద్వారా తగ్గించబడదు.
  • కొలత పక్షపాతం & ప్రాతినిధ్య పక్షపాతం: డేటాసెట్ యొక్క విభిన్న ఉప సమూహాలు అసమాన మొత్తంలో “అనుకూలమైన” ఫలితాలను కలిగి ఉన్నప్పుడు ఈ రెండు దగ్గరి సంబంధం ఉన్న పక్షపాతాలు సంభవిస్తాయి. ఈ రకమైన పక్షపాతం అంచనా నమూనాల ఫలితాన్ని వక్రీకరించగలదు
  • అల్గారిథమిక్ బయాస్: పక్షపాతం పూర్తిగా వాడుకలో ఉన్న అల్గారిథమ్‌కు సంబంధించినది. పరీక్షలలో కూడా గమనించినట్లుగా (పోస్ట్‌లో మరింత వివరించబడింది), ఈ రకమైన పక్షపాతం ఇచ్చిన అల్గారిథమ్ యొక్క సరసతపై ​​విపరీతమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.

తదుపరి పోస్ట్‌లలో సమస్యను మరింత ప్రభావవంతంగా పరిష్కరించడానికి యంత్ర అభ్యాసంలో పక్షపాతానికి సంబంధించిన ఈ ప్రాథమిక అవగాహనలు ఉపయోగించబడతాయి.

ఫైనల్ థాట్స్

కృత్రిమ మేధస్సులోని పక్షపాతం యొక్క ఈ అన్వేషణలో, పెరుగుతున్న AI- నడిచే ప్రపంచంలో ఇది కలిగి ఉన్న తీవ్ర ప్రభావాలను మేము ప్రకాశవంతం చేసాము. డచ్ చైల్డ్ వెల్ఫేర్ స్కాండల్ వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణల నుండి బయాస్ కేటగిరీలు మరియు రకాల యొక్క క్లిష్టమైన సూక్ష్మ నైపుణ్యాల వరకు, పక్షపాతాన్ని గుర్తించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యమైనది అని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది.

పక్షపాతాల ద్వారా ఎదురయ్యే సవాళ్లు - అవి చారిత్రకమైనా, అల్గారిథమిక్‌ అయినా లేదా వినియోగదారు ప్రేరేపితమైనా ముఖ్యమైనవి అయినప్పటికీ, అవి అధిగమించలేనివి కావు. పక్షపాతం యొక్క మూలాలు మరియు ఆవిర్భావాలపై దృఢమైన అవగాహనతో, మేము వాటిని పరిష్కరించడానికి బాగా సన్నద్ధమయ్యాము. అయితే, గుర్తింపు మరియు అవగాహన కేవలం ప్రారంభ పాయింట్లు.

మేము ఈ శ్రేణిలో ముందుకు సాగుతున్నప్పుడు, మా తదుపరి దృష్టి మా వద్ద ఉన్న ప్రత్యక్ష సాధనాలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లపై ఉంటుంది. AI మోడల్‌లలో పక్షపాతం యొక్క పరిధిని మేము ఎలా కొలుస్తాము? మరియు మరింత ముఖ్యంగా, మేము దాని ప్రభావాన్ని ఎలా తగ్గించాలి? AI అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, ఇది సరసమైన మరియు పనితీరు రెండింటిలోనూ అభివృద్ధి చెందుతుందని నిర్ధారిస్తూ, మేము తదుపరి పరిశోధించబోయే ముఖ్యమైన ప్రశ్నలు ఇవి.

నవ్వుతున్న వ్యక్తుల సమూహం

డేటా సింథటిక్, కానీ మా బృందం నిజమైనది!

సింథోని సంప్రదించండి మరియు సింథటిక్ డేటా విలువను అన్వేషించడానికి మా నిపుణులలో ఒకరు కాంతి వేగంతో మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తారు!