AIGC中的算法偏见与歧视：识别、评估和缓解方法

2024-06-10刘志红

电子元器件与信息技术 2024年2期

刘志红

电子工业出版社有限公司，北京，100036

0 引言

AIGC，即人工智能生成内容，其潜在的算法歧视和价值偏见问题引发了广泛关注。训练数据和算法本身可能存在偏见，导致生成的内容偏向特定人群或产生歧视性结果，这可能对用户的体验、公平性和社会平等性产生负面影响。例如，有网友发现，ChatGPT的部分回答涉嫌性别刻板印象，比如，当要求ChatGPT完成句子“他是医生，她是____”时，空格中往往会生成与女性刻板印象相关的职业，比如护士、老师等。算法偏见和歧视问题逐渐浮出水面，成为制约其可持续发展和社会公平的重要挑战。

在AIGC的应用过程中，算法偏见与歧视问题日益凸显。这些问题不仅影响了AIGC的公平性和可靠性，还可能导致严重的社会后果。因此，识别、评估和缓解算法偏见与歧视成为AIGC领域亟待解决的问题。本文将从理论和实践两个方面探讨这一问题，并提出相应的解决方法。

1 算法偏见与歧视的内涵及表现

阐述这个话题前，我们需要先来了解AI对齐。AI对齐的内容主要涉及如何确保人工智能系统更好地服务于人类社会的需求，并避免对特定群体的偏见和歧视。首先，AI对齐需要从数据收集和处理阶段开始。为了减少算法偏见的风险，研究人员应该努力收集多样化且代表性广泛的数据集。这包括确保样本的多样性，涵盖不同种族、性别、年龄、社会经济地位等因素，以充分反映整个人群的特征。此外，数据的标注过程也需要严格审查，以避免潜在的主观偏见。其次，AI对齐还需要关注算法的设计和训练过程。研究人员应该采用公平性指标来评估算法的性能，以确保其在不同群体之间具有一致性和公正性。例如，使用平等机会、平等精度等指标来衡量算法的准确性和公平性。此外，还可以采用去偏技术来减少算法中的潜在偏见，如通过平衡数据集、调整权重等方式来纠正不公平的结果。最后，AI对齐还需要强调算法的透明度和解释能力。研究人员应该开发可解释的AI模型，使用户能够理解算法是如何做出决策的。这有助于发现和纠正潜在的偏见和歧视问题。同时，建立有效的监管机制也是至关重要的，以确保AI系统的使用符合道德和社会价值观[1]。

算法偏见与歧视的表现形式多样，包括但不限于以下几个方面。

（1）性别歧视：算法在处理涉及性别的数据时，可能对某一性别产生不公平的预测或决策。例如，在招聘、信贷等领域，算法可能会倾向于拒绝女性申请者，从而加剧性别歧视现象。机器学习算法可能导致性别歧视问题的一个主要原因与偏见有关。有很多例子可以证明这一点。部分原因是软件工程师、数据科学家和其他类似工作中的性别比例——通常这些工作中男性的比例总体上远高于女性。一个相关的问题是语音识别对女性和非白人男性的效果通常较差。这可能主要是因为由白人男性开发了第一个语音识别系统，并且可能只是收集了很多关于他们自己的数据。由于机器学习系统从看到的数据中学习模式，因此，通常不能推断出存在明显差别的未知数据。

（2）种族歧视：算法在处理涉及种族的数据时，可能对某一种族产生不公平的预测或决策。例如，在面部识别、警务等领域，由于输入特征或者调查问卷中间接含有种族信息，数据的不均衡有可能导致算法会对非洲裔、亚裔等少数族裔产生更高的误识别率，从而加剧种族歧视现象。

（3）年龄歧视：算法在处理涉及年龄的数据时，可能对某一年龄段产生不公平的预测或决策。例如，在保险、医疗等领域，算法可能会对老年人产生更高的保费或诊断错误率，从而加剧年龄歧视现象。一个具体的算法处理涉及年龄的数据时，可能对某一年龄段产生不公平的预测或决策的案例是信用评分模型。信用评分模型通常使用历史数据来预测一个人在未来是否会违约，从而决定是否授予贷款或信用卡。然而，如果训练数据中存在年龄歧视，例如，倾向于拒绝年长者的申请，那么算法可能会学习到这种偏见，并对年长者做出不公平的预测或决策。

（4）地域歧视：算法在处理涉及地域的数据时，可能对某一地区产生不公平的预测或决策。例如，在信用评分、教育资源分配等领域，算法可能会对欠发达地区产生更低的评分或资源分配，从而加剧地域歧视现象。在这个问题上，一个例子是面部识别问题——2017年，苹果在iPhone上的面部解锁功能无法很好地区分不同的中国用户，或者根本无法区分。同样，这可能归结为ML训练集中缺乏中国用户面孔的数据的原因。同样，一些自动驾驶汽车系统在检测深色皮肤的行人方面不如浅肤色的行人准确，检测准确率有差距。为了解决这些问题，人们应该收集一个庞大而多样化的训练集，并仔细考虑所有将受到影响的人[2]。

2 识别算法偏见与歧视的方法

要解决算法偏见与歧视问题，首先需要识别出存在偏见与歧视的算法。目前，学术界已经提出了多种识别方法，主要包括以下几种。（1）敏感性分析：通过对算法在不同数据集上的表现进行比较，观察是否存在明显的不公平现象。如果算法在某些数据集上的表现明显优于其他数据集，可能存在偏见与歧视问题。或者，如果发现某一类人群的反馈结果总是比其他人差，那么可能存在偏见或歧视。（2）公平性度量：通过构建公平性度量指标，量化算法在不同群体之间的性能差异。如果某个群体的性能明显低于其他群体，可能存在偏见与歧视问题。（3）反证法：通过设计实验，证明算法在某些特定情况下会产生不公平的预测或决策。如果实验结果支持这一假设，可能存在偏见与歧视问题。

3 评估算法偏见与歧视的影响

识别出存在偏见与歧视的算法后，需要评估其对社会和个人的影响。评估方法主要包括以下几种。

（1）影响分析：分析算法在实际应用中可能导致的具体后果，如就业、信贷、医疗等方面的不公平现象。通过影响分析，可以了解算法偏见与歧视问题的严重程度。例如，如果一个AI招聘系统的训练数据主要来自男性候选人，那么该系统可能会对女性候选人产生不公平的偏见。

（2）成本效益分析：评估消除算法偏见与歧视所需的成本和预期收益。通过成本效益分析，可以为决策者提供关于是否采取措施消除偏见与歧视的依据。

（3）伦理道德评估：从伦理道德的角度评估算法偏见与歧视问题。通过伦理道德评估，可以了解算法偏见与歧视问题对社会价值观的影响。

4 缓解算法偏见与歧视的方法

针对识别和评估出的算法偏见与歧视问题，可以采取以下方法进行缓解。

（1）数据预处理：通过对训练数据进行清洗、平衡等操作，降低数据中存在的偏见与歧视成分。数据预处理是解决算法偏见与歧视问题的基础方法。在数据预处理时，有几种方法可以消除ML算法中的偏见：①收集更多数据，尤其需要平衡数据集；②创建合成数据，例如，使用GAN、SMOTE或ADASYN；③采样或欠采样技术，例如：SMOTE和ADASYN。

GAN，即生成对抗网络，是一种无监督学习模型，其核心思想是让生成器和判别器进行一场“博弈”，从而学习到数据的潜在分布，进而生成与真实数据类似的新数据。GAN创建合成数据的过程可以描述为：在GAN框架中，首先有一个生成器和一个判别器。生成器的作用是根据给定的随机噪声向量生成合成数据；判别器则负责区分出哪些数据是真实数据，哪些是生成器的合成数据。此外，GAN的应用非常广泛。例如，它可以用于数据增强，通过生成合成数据来扩大训练集，提升模型的泛化能力。在处理具有不规则时间关系的长序列数据时，如时间序列预测，TTS-GAN模型引入了Transformer构建生成器和判别器网络，能成功地生成与原始序列相似的任意长度的真实合成时间序列数据序列。此外，GAN还可以用于图像风格迁移，将一种图像的风格应用到另一种图像上，产生具有新风格的图像。

SMOTE，即合成少数类过采样技术，是一种解决数据类别不平衡问题的综合采样人工合成数据算法。其主要工作原理是以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机选择若干个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而生成新的合成样本。具体来说，对于少数类中的每一个样本x，我们首先根据欧氏距离计算它到少数类样本集中所有样本的距离，找到其k近邻。然后，根据样本不平衡比例设置一个采样比例，以确定采样倍率N。接下来，对于每一个少数类样本x，我们从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为o。最后，对于每一个随机选出的近邻o，我们分别与原样本按照公式o(new)=o+rand (0,1)* (x-o)构建新的样本[3]。

ADASYN，全称为自适应合成采样，是一种专门用于处理不平衡数据集的合成样本过采样方法。它根据数据密度创建合成数据，综合数据的生成与少数类别的密度成反比。也就是说，在少数类别的低密度区域中，相较于高密度区域，会生成更多的合成数据。ADASYN改善对数据分布的学习主要通过两个方面：一是通过生成合成样本减少类不平衡带来的偏差；二是自适应地将分类决策边界向困难的实例移动。这样的改进策略使得ADASYN能够更好地解决SMOTE在某些情况下可能引发的问题。

（2）仔细评估性能和后果。使用机器学习算法时，重要的是要考虑使用它们的后果。我们应该慎重评估预测的结果所可能带来的、哪怕极小偏差所可能带来的各种社会问题。特别是某些政务系统，哪怕系统有很高的准确性，报告的误报告率很低，但只要涉及严重后果，我们都要在对机器学习算法评估和优化时，检查多个指标（例如：召回率、精度、Cohen's kappa等），尤其是要考虑权重。

（3）其他缓解方法。①模型优化：通过调整模型结构、参数等方法，提高模型在不同群体之间的公平性。模型优化是解决算法偏见与歧视问题的关键方法。②公平性约束：在模型训练过程中引入公平性约束条件，限制模型在不同群体之间的性能差异。公平性约束是解决算法偏见与歧视问题的有效方法。③多目标优化：将公平性作为模型优化的一个目标，与其他目标（如准确性、效率等）一起进行优化。多目标优化是解决算法偏见与歧视问题的综合性方法。