利用MicrosoftFairlearn实现AI系统的公平性

# 利用 Microsoft Fairlearn 实现 AI 系统的公平性 ## 1. 公平机会的概念 在美国，“公平机会”指的是每个人都应拥有平等的成功机会，不论其种族、性别或其他个人特征如何。这一概念在教育、就业和住房等多个领域都有应用，其核心信念是所有人都应得到公平对待，不应因种族或性别等因素受到歧视。 为确保所有美国人享有公平机会，人们采取了一系列举措。例如，平权行动旨在帮助那些历史上遭受歧视的群体获得教育和就业机会；禁止在教育和就业中进行歧视的法律，也有助于营造公平竞争的环境。 然而，实现公平机会并非易事。在判断某人是否拥有平等的成功机会时，对于应考虑哪些因素可能存在分歧。此外，一些人可能认为自己来自过去处于劣势的群体，应得到特殊待遇。 ## 2. 与公平相关的危害 当 AI 系统的开发者在设计和开发过程中未充分考虑公平时，可能会导致多种危害。这些危害包括利益和弊端的分配不均、服务质量（QoS）不平等，以及有害刻板印象和偏见的延续。而且，不同类型的 AI 危害可能相互重叠，因为一个有偏见的系统可能同时造成多种形式的伤害。 ### 2.1 分配危害 分配危害指的是 AI 系统在提供或限制机会、资源或信息获取时产生的负面后果。这会导致对某些特定群体的不平等待遇和偏见，影响他们在就业、入学和贷款等方面的机会。 例如，在招聘过程中使用 AI 系统筛选求职者时，可能会给出有偏见的评估，不公平地排除某些群体，如女性或少数族裔，从而导致这些群体在就业方面受到歧视。在贷款审批过程中，AI 系统可能根据种族或性别等因素提供不平等的信贷机会，造成金融资源和机会的分配不均。 ### 2.2 QoS 危害 即使在机会、资源或信息获取平等的情况下，系统为不同用户提供的性能不一致，也会产生 QoS 危害。例如，面部识别技术、文档搜索引擎和产品推荐服务等可能存在此类问题。 不公平的面部识别技术可能因训练数据集的原因，对某些种族或族裔群体的识别准确率较低；有偏见的文档搜索引擎可能根据种族、性别或地理位置等因素提供不同的搜索结果；有缺陷的产品推荐服务可能根据用户的购买历史提供不同的推荐，导致用户在获取产品和服务方面存在不平等。此外，一些医疗诊断系统可能根据患者的人口统计信息给出不同的诊断结果，造成医疗服务获取的不平等。 ### 2.3 刻板印象危害 当系统给出延续刻板印象的建议时，就会产生刻板印象危害。这种情况常见于搜索引擎为部分输入的查询提供自动补全建议时。刻板印象危害会强化对某些群体的现有偏见和歧视，导致进一步的不公平。这种危害在图像识别、刑事司法、广告和教育等领域都有体现。 ### 2.4 抹除危害 抹除危害指的是系统表现得好像某些群体不存在一样。这种危害在已经处于劣势的边缘化社区中较为普遍。 除了上述危害，AI 系统还可能造成隐私、身体、心理、经济和政治等方面的危害。不同类型的 AI 危害可能相互交织，因此在设计 AI 系统时，必须充分考虑多种形式的危害。 以下是一个简单的表格总结这些危害： | 危害类型 | 描述 | 示例 | | --- | --- | --- | | 分配危害 | AI 系统在提供或限制机会、资源或信息获取时产生的负面后果 | 招聘筛选排除特定群体、贷款审批不平等 | | QoS 危害 | 系统为不同用户提供的性能不一致 | 面部识别准确率不同、文档搜索结果差异 | | 刻板印象危害 | 系统给出延续刻板印象的建议 | 搜索引擎自动补全建议 | | 抹除危害 | 系统表现得好像某些群体不存在 | 边缘化社区被忽视 | ## 3. Fairlearn 简介 Microsoft 的 Fairlearn 是一个用于评估和缓解 AI 系统不公平性的工具包，它将公平性视为一个社会技术问题，并提供了评估和缓解公平性问题的工具。Fairlearn 主要包含两个关键组件： - **指标**：用于衡量模型对不同群体的负面影响，并可用于在公平性和准确性的各个方面进行比较分析。 - **算法**：用于在各种 AI 任务中缓解不公平性，基于不同的公平性定义。 Fairlearn 库由多个包组成，包括用于