ریاضیات

کاهش سوگیری (Bias Reduction) و افزایش عدالت (Fairness) در سیستم‌های هوش مصنوعی، به ویژه در ارتباط با امبدینگ‌ها (Embeddings)، از مباحث بسیار حیاتی و چالش‌برانگیز در دنیای امروز است. سوگیری در هوش مصنوعی می‌تواند به تصمیمات ناعادلانه، تبعیض‌آمیز و مضر در کاربردهای مختلف منجر شود، از استخدام و اعطای وام گرفته تا سیستم‌های تشخیص چهره و مراقبت‌های بهداشتی.

سوگیری در هوش مصنوعی چیست؟

سوگیری (Bias) در هوش مصنوعی به معنای وجود الگوهای ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز در عملکرد یک سیستم هوش مصنوعی است که منجر به نتایج متفاوت و اغلب زیان‌بار برای گروه‌های خاصی از افراد (بر اساس جنسیت، نژاد، قومیت، سن، وضعیت اجتماعی-اقتصادی و غیره) می‌شود.

چگونه سوگیری به امبدینگ‌ها راه پیدا می‌کند؟

منبع اصلی سوگیری در امبدینگ‌ها، داده‌های آموزشی هستند. امبدینگ‌ها از حجم عظیمی از داده‌های متنی، تصویری یا سایر داده‌ها یاد می‌گیرند و الگوهای موجود در این داده‌ها را منعکس می‌کنند. اگر داده‌های آموزشی خود حاوی سوگیری‌های اجتماعی، تاریخی یا فرهنگی باشند، امبدینگ‌ها این سوگیری‌ها را جذب و تقویت می‌کنند.

مثال‌ها:

• امبدینگ کلمه (Word Embeddings): تحقیقات نشان داده‌اند که در امبدینگ‌های کلمه‌ای مانند Word2Vec، کلماتی مانند "دکتر" بیشتر به "مرد" و کلماتی مانند "پرستار" بیشتر به "زن" نزدیک هستند. یا "برنامه‌نویس" بیشتر به نژادهای خاصی مرتبط است. این سوگیری‌ها می‌توانند در سیستم‌هایی مانند موتورهای جستجوی شغل، توصیه‌گرها یا حتی چت‌بات‌ها منجر به تعمیم کلیشه‌های جنسیتی، نژادی و... شوند.
• امبدینگ تصویر (Image Embeddings): مدل‌هایی که بر روی مجموعه‌داده‌های تصویری با نمایش نامتعادل گروه‌های خاص آموزش دیده‌اند، ممکن است در تشخیص چهره یا طبقه‌بندی افراد از آن گروه‌ها عملکرد ضعیف‌تر یا سوگیرانه‌تری داشته باشند (مثلاً نرخ خطای بالاتر برای چهره‌های تیره پوست).

چرا کاهش سوگیری و افزایش عدالت مهم است؟

1. اخلاق و مسئولیت‌پذیری: توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی عادلانه یک الزام اخلاقی است تا از آسیب رساندن به افراد و گروه‌های آسیب‌پذیر جلوگیری شود.
2. پیامدهای اجتماعی و اقتصادی: سوگیری می‌تواند نابرابری‌های موجود در جامعه را تشدید کند، فرصت‌ها را از برخی افراد سلب کند و به تبعیض در حوزه‌های حساس منجر شود.
3. اعتماد عمومی: سیستم‌های سوگیرانه، اعتماد عمومی به فناوری هوش مصنوعی را از بین می‌برند.
4. عملکرد مدل: سوگیری می‌تواند منجر به کاهش عملکرد کلی مدل شود، به خصوص زمانی که با داده‌های متنوع یا گروه‌هایی که در داده‌های آموزشی کمتر نمایش داده شده‌اند، سروکار دارد.

راهبردها و تکنیک‌های کاهش سوگیری و افزایش عدالت در امبدینگ‌ها:

روش‌های کاهش سوگیری معمولاً در سه مرحله از چرخه عمر مدل اعمال می‌شوند:

1. مرحله پیش‌پردازش (Pre-processing):

   • توازن و تنوع داده‌ها (Data Balancing and Diversity):
     • جمع‌آوری داده‌های متنوع‌تر: اصلی‌ترین و مؤثرترین راه حل، جمع‌آوری مجموعه‌داده‌های آموزشی است که به طور عادلانه و نماینده تمامی گروه‌های جمعیتی مورد نظر باشند.
     • نمونه‌برداری مجدد (Resampling): افزایش تعداد نمونه‌ها از گروه‌های کمتر نمایش داده شده (Oversampling) یا کاهش نمونه‌ها از گروه‌های غالب (Undersampling).
     • تقویت داده (Data Augmentation): ایجاد نمونه‌های مصنوعی از داده‌های کمتر نمایش داده شده.
   • کاهش سوگیری در داده‌ها: شناسایی و حذف صریح ویژگی‌های سوگیرانه از داده‌های خام (مثلاً حذف ویژگی‌های مرتبط با نژاد یا جنسیت، اگرچه این کار همیشه کافی نیست).

2. مرحله پردازش یا آموزش (In-processing/Training):

   • یادگیری نمایش‌های عادلانه (Learning Fair Representations):
     • جداسازی (Disentanglement): آموزش مدل برای ایجاد امبدینگ‌هایی که ویژگی‌های حساس (مانند جنسیت) را از سایر ویژگی‌های معنایی جدا می‌کنند. این کار باعث می‌شود که امبدینگ‌ها از اطلاعات مربوط به ویژگی‌های حساس "نابینا" شوند.
     • آموزش متخاصمانه (Adversarial Debiasing): استفاده از یک شبکه متخاصم (adversarial network) در کنار شبکه اصلی تولید امبدینگ. شبکه اصلی تلاش می‌کند امبدینگ‌هایی تولید کند که در انجام وظیفه اصلی خوب باشند، در حالی که شبکه متخاصم سعی می‌کند ویژگی‌های حساس را از آن امبدینگ‌ها پیش‌بینی کند. هدف نهایی این است که شبکه اصلی امبدینگ‌هایی تولید کند که اطلاعات ویژگی‌های حساس را به گونه‌ای پنهان کند که شبکه متخاصم نتواند آن‌ها را تشخیص دهد، در عین حال عملکرد اصلی مدل حفظ شود.
     • محدودیت‌های انصاف (Fairness Constraints): افزودن ترم‌هایی به تابع زیان (Loss Function) مدل در حین آموزش که مدل را تشویق می‌کند تا نتایج عادلانه‌تری را برای گروه‌های مختلف تولید کند (مثلاً تضمین برابری فرصت).
   • تغییر در معماری مدل: طراحی معماری‌هایی که کمتر مستعد جذب سوگیری از داده‌ها باشند، یا مکانیسم‌هایی برای توجه به ویژگی‌های حساس و کاهش تأثیر آن‌ها.

3. مرحله پس‌پردازش (Post-processing):

   • تنظیم امبدینگ‌ها (Debiasing Embeddings): اعمال تغییرات بر روی امبدینگ‌های از پیش آموزش‌دیده تا سوگیری‌های موجود در آن‌ها کاهش یابد.
     • پروژکشن (Projection): شناسایی زیرفضاهای برداری که سوگیری را نشان می‌دهند (مثلاً محور "جنسیت" در امبدینگ کلمات) و سپس پروژکشن امبدینگ‌ها به گونه‌ای که این سوگیری از آن‌ها حذف شود یا کاهش یابد.
     • اصلاح جهت‌گیری (Hard Debias/Neutralization): تغییر مستقیم بردارهای کلمات در فضای امبدینگ تا از ابعاد سوگیرانه فاصله بگیرند، در حالی که روابط معنایی اصلی آن‌ها حفظ شود.
   • کالیبراسیون خروجی (Output Calibration): تنظیم آستانه‌های تصمیم‌گیری مدل برای گروه‌های مختلف تا عدالت در نتایج نهایی تضمین شود.

چالش‌ها:

• تعریف "عدالت": "عدالت" یک مفهوم پیچیده است و تعاریف مختلفی دارد (مانند برابری آماری، برابری فرصت، برابری در نرخ خطا). انتخاب تعریف مناسب برای یک کاربرد خاص حیاتی است.
• معاوضه با دقت (Fairness-Accuracy Trade-off): اغلب اوقات، تلاش برای افزایش عدالت ممکن است منجر به کاهش جزئی در دقت کلی مدل شود. یافتن تعادل مناسب یک چالش است.
• شناسایی و اندازه‌گیری سوگیری: شناسایی همه انواع سوگیری در داده‌ها و امبدینگ‌ها دشوار است و به معیارهای دقیق نیاز دارد.
• پیچیدگی روابط: سوگیری‌ها اغلب از روابط پیچیده و چندگانه بین ویژگی‌ها ناشی می‌شوند که شناسایی و رفع آن‌ها را دشوار می‌کند.
• سودمندی (Utility): روش‌های کاهش سوگیری باید تضمین کنند که امبدینگ‌های حاصل همچنان برای وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks) مفید و مؤثر هستند.

جهت‌گیری‌های آینده:

تحقیقات در زمینه کاهش سوگیری و افزایش عدالت در امبدینگ‌ها به سرعت در حال پیشرفت است. تمرکز بر روی توسعه روش‌های جامع‌تر برای شناسایی سوگیری، ایجاد مدل‌های ذاتی عادلانه‌تر (Fair-by-design) و توسعه ابزارهای کاربرپسند برای ارزیابی و اصلاح سوگیری‌ها است. این تلاش‌ها برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر و مفید برای همه اقشار جامعه ضروری هستند.

منابع

منابعی که برای توضیح مفهوم "کاهش سوگیری و افزایش عدالت (Bias Reduction and Fairness)" در حوزه هوش مصنوعی و به خصوص در ارتباط با امبدینگ‌ها استفاده شده‌اند، برگرفته از مجموعه‌ای از مقالات کلیدی پژوهشی، کتاب‌های مرجع و منابع آموزشی معتبر در این زمینه هستند. این حوزه به دلیل اهمیت اخلاقی و اجتماعی آن، موضوع تحقیقات گسترده‌ای در سال‌های اخیر بوده است.

در ادامه به برخی از منابع و مفاهیم اصلی که برای تهیه این پاسخ استفاده شده، اشاره می‌شود:

• مقالات علمی و پژوهشی کلیدی:

  • "Fairness in Machine Learning": این یک حوزه تحقیقاتی فعال است و مقالات زیادی در این زمینه منتشر شده‌اند. برخی از مقالات تأثیرگذار اولیه و مرور سیستماتیک در این حوزه، مفاهیم مختلف "عدالت" و چالش‌های آن را مطرح کرده‌اند.
  • مقالات مربوط به سوگیری در امبدینگ‌های کلمه (Word Embeddings):
    • "Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker? Debiasing Word Embeddings" از Bolukbasi, Kai, et al. (2016): این مقاله یکی از اولین و تأثیرگذارترین مقالات بود که سوگیری‌های جنسیتی را در Word Embeddings نشان داد و روش‌هایی برای کاهش آن (مانند Projection) پیشنهاد کرد.
    • "Fair Is Better than Average: Tackling Label Bias in Word Embeddings" از Gonen and Goldberg (2019): این مقاله نیز به تحلیل و رفع سوگیری در امبدینگ‌های کلمه می‌پردازد.
  • مقالات مربوط به یادگیری نمایش‌های عادلانه (Learning Fair Representations):
    • "Fairness Through Awareness" از Dwork, Cynthia, et al. (2012): این مقاله یکی از تعاریف ریاضی عدالت (Fairness Through Awareness) را ارائه می‌دهد.
    • "Adversarial Debiasing of Text Representations" از Elazar and Goldberg (2018): نمونه‌ای از کاربرد شبکه‌های متخاصم برای کاهش سوگیری در نمایش‌های متنی.
    • "Disentangled Representation Learning" و مقالات مرتبط با آن که به جداسازی ویژگی‌های حساس در فضای پنهان مدل می‌پردازند.

• کتاب‌ها و فصول کتاب‌ها:

  • "Fairness in Artificial Intelligence": کتاب‌ها و مجموعه‌های مقالات تخصصی در این حوزه که به بررسی جنبه‌های نظری، الگوریتمی و کاربردی عدالت در هوش مصنوعی می‌پردازند.
  • "Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable" از Christoph Molnar: اگرچه تمرکز اصلی بر تفسیرپذیری است، اما این کتاب اغلب به بحث سوگیری و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری مدل‌ها نیز اشاره دارد.

• دوره‌های دانشگاهی و آموزش‌های آنلاین:

  • دوره‌های تخصصی در زمینه "اخلاق هوش مصنوعی (AI Ethics)" و "هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر (Responsible AI)" که به طور گسترده به مباحث سوگیری و عدالت می‌پردازند. بسیاری از دانشگاه‌های برتر دنیا این دوره‌ها را ارائه می‌دهند.
  • آموزش‌های آنلاین و کارگاه‌های عملی در مورد ابزارها و فریم‌ورک‌های ارزیابی و کاهش سوگیری (مانند AI Fairness 360 از IBM یا Fairlearn از مایکروسافت).

• مستندات و وبلاگ‌های فنی شرکت‌های بزرگ فناوری:

  • Google AI Blog, IBM AI Blog, Microsoft AI Blog, Meta AI Blog: این شرکت‌ها به طور فعال در زمینه اخلاق هوش مصنوعی تحقیق کرده و مقالات و ابزارهایی را برای رسیدگی به سوگیری منتشر می‌کنند.
  • گزارش‌ها و چارچوب‌های اخلاقی: گزارش‌های فنی و چارچوب‌های اخلاقی منتشر شده توسط نهادهای دولتی، سازمان‌های غیردولتی و شرکت‌های فناوری که راهنمایی‌هایی برای توسعه هوش مصنوعی عادلانه ارائه می‌دهند.

این توضیحات بر اساس یک دید کلی و جامع از مفاهیم، چالش‌ها و راهکارهای رایج در زمینه کاهش سوگیری و افزایش عدالت در هوش مصنوعی، با تأکید بر نقش امبدینگ‌ها، ارائه شده‌اند. این حوزه دائماً در حال تحول است و تحقیقات جدید به طور پیوسته روش‌ها و بینش‌های نوینی را ارائه می‌دهند.