可解释人工智能 (XAI) 中事实公平性指标的技术

可解释人工智能 (XAI) 中的事实公平性指标

可解释人工智能 (XAI) 技术旨在揭示机器学习模型的内部运作方式，特别关注模型如何得出特定预测。虽然 XAI 可以帮助我们理解模型，但同样重要的是确保这些模型在决策方面公平公正，没有偏见。事实公平性指标在评估人工智能模型的这一方面发挥着至关重要的作用。

什么是事实公平性指标？

事实公平性指标评估模型的预测是否与事实真相一致。用更简单的术语来说，它们评估模型的输出是否与现实相符，而不考虑训练数据或模型本身存在的任何固有偏差。

下表概述了一些常见的 factual fairness metrics：

指标名称	描述	优点	缺点
准确率	模型做出正确预测的比例	易于理解和解释，用作基线指标	不考虑类别不平衡，在不平衡的数据集上可能会产生误导
精确率	真阳性与所有阳性预测的比率	有助于识别模型阳性预测中有多少是真正正确的	忽略真阴性，在不平衡的数据集上可能会偏斜
召回率	真阳性与所有实际阳性病例的比率	有助于识别模型捕获了多少实际阳性病例	忽略真阴性，在不平衡的数据集上可能会偏斜
F1 值	查准率和召回率的调和平均值	平衡了查准率和召回率	对类别不平衡敏感
平均绝对误差 (MAE)	预测值和实际值之间的平均差 (用于回归任务)	易于解释，对异常值的敏感性低于均方误差	对大的误差惩罚不如 MSE 那么严重
均方误差 (MSE)	预测值和实际值之间平方差的平均值 (用于回归任务)	对异常值敏感，对于非专业人士来说可能难以解释	对大的误差惩罚比 MAE 更重

选择合适的指标

事实公平性指标的选择取决于具体任务和所分析的数据类型。对于分类任务，常用准确率、精确率、召回率和 F1 值。在回归任务中，MAE 和 MSE 更适合。为了更全面地了解模型的事实公平性，通常会结合使用多种指标。

结论

事实公平性指标是 XAI 中必不可少的工具，可以确保模型做出的预测符合现实。通过将这些指标纳入开发和评估过程，我们可以构建更值得信赖的人工智能系统。

可解释人工智能 (XAI) 中事实公平性指标的特征

可解释人工智能 (XAI) 中的事实公平性指标提供了一些关键特性，使其成为评估人工智能模型的 valuable tools（宝贵工具）。

关注地面实况 (ground truth): 与准确率等指标不同，准确率在不平衡的数据集上可能会产生误导，事实公平性指标优先关注与现实的匹配程度。它们评估模型的预测是否真正反映世界的实际状态，而不管训练数据或模型本身的偏差。
透明度和可解释性: 理想情况下，事实公平性指标应该易于理解和解释，即使是非人工智能专家也可以理解。这可以清楚地传达模型与事实真相的匹配程度。准确率和错误率等指标通常易于理解。
识别偏差的能力: 通过突出预测和地面实况之间的差异，事实公平性指标可以揭露模型中的潜在偏差。这使开发人员能够诊断和解决可能导致不公平或歧视性结果的问题。
针对任务的适用性: 不同的事实公平性指标适用于各种任务。如下图所示，分类任务受益于评估模型分类数据点效果的指标，例如精度、召回率和 F1 值；而回归任务则利用评估预测值和实际值之间差异的指标，例如平均绝对误差 (MAE) 和均方误差 (MSE)。

任务类型	适用指标	描述
分类	查准率、召回率、F1 值	- 查准率：真阳性与所有阳性预测的比率（识别出多少阳性预测实际上是正确的）。 <br> - 召回率：真阳性与所有实际阳性病例的比率（识别模型捕获了多少实际阳性病例）。 <br> - F1 值：查准率和召回率的调和平均值（平衡查准率和召回率）。
回归	平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE)	- MAE：预测值和实际值之间的平均差 (易于解释，对异常值不那么敏感)。 <br> - MSE：预测值和实际值之间平方差的平均值 (对异常值敏感，对较大误差的惩罚更重）。

可解释性的基础: 事实公平性指标可以作为构建更全面的 XAI 技术的基础。通过理解模型与事实的匹配程度，开发人员可以更深入地研究预测背后的“为什么”，从而构建更易解释和更值得信赖的人工智能系统。

需要考虑的局限性

重要的是认识到与事实公平性指标相关的一些局限性：

数据依赖性: 这些指标的有效性在很大程度上取决于评估所用地面实况数据质量和准确性。如果地面实况本身存在偏差，则指标可能无法准确反映模型的事实公平性。
范围有限：事实公平性指标主要关注模型的预测是否与现实相符。它们不一定解决更广泛的公平道德问题，例如社会或 societal biases（社会偏见）。
可能误解: 在某些情况下，准确率等指标可能会令人误解。理解每个指标的局限性并结合使用其他指标对于细致的评估至关重要。

总体而言，事实公平性指标是 XAI 中的宝贵工具，可以提供模型与事实真相匹配程度的见解。通过结合其他技术利用这些指标，开发人员可以构建更值得信赖和负责任的人工智能系统。

可解释人工智能 (XAI) 中事实公平性指标的技术

事实公平性指标受益于一些技术进步，这些进步有助于在 XAI 框架内实施和解释这些指标。以下是某些关键技术的分解说明：

反事实解释: 此技术允许我们虚拟创建替代场景，其中输入数据中的单个特征被更改。通过将模型的原始预测与反事实场景下的预测进行比较，我们可以深入了解模型如何依赖特定特征并识别潜在的偏差。
Shapley 可解释加法解释 (SHAP): SHAP 是一种模型无关的方法，通过将模型的输出在其特征之间进行分配来解释单个预测。这有助于查明显着影响预测的特征，从而更容易识别因偏差的特征选择或表示而产生的事实性不一致。
因果推理技术: 通过利用因果推理方法，我们可以建立特征和模型输出之间的因果关系。这有助于区分相关性和因果关系，确保事实公平性指标不会被数据中的虚假相关性误导。
基于梯度的解释技术: 梯度提升和深度学习模型等技术通常依赖梯度来优化其预测。通过分析梯度，我们可以了解输入特征的变化如何影响模型的输出，从而帮助识别事实性不一致。

在 XAI 程序中利用这些技术可以更细致地了解模型如何得出其预测。通过将事实公平性指标与这些技术集成在一起，开发人员可以构建更强大、更值得信赖的人工智能系统。

结论

事实公平性指标与先进 XAI 技术的结合使开发人员能够创建不仅准确而且公平负责的人工智能模型。通过确保模型与现实世界相符并避免偏差，我们可以构建能增进信任并对社会产生积极影响的人工智能系统。随着 XAI 领域不断发展，我们可以期待出现更加复杂的技术，进一步巩固事实公平性指标在构建道德和可靠的人工智能中的作用。

利用事实公平性指标的示例程序及其公司

程序名称	公司	描述
IBM 可解释人工智能 (可解释人工智能 360)	IBM	提供用于构建和部署可解释模型的工具套件，包括公平性指标和反事实解释。
Google 事实公平性工具包	Google AI	提供用于实施各种事实公平性指标和分析模型输出的开源库。
FICO 可解释人工智能	FICO	专注于信用评分模型的可解释性，并结合公平性指标以确保非歧视性。
Microsoft Azure Fairlearn	Microsoft	提供减轻机器学习模型偏差的工具和算法，包括评估事实公平性的技术。