سوگیری چگونه در رفتار ماشین تاثیر دارد؟ | Bias” in ML”

داده‌ها سوخت یادگیری ماشین هستند. اما آیا همیشه این داده‌ها قابل‌اعتمادند؟ اگر یک مدل هوش ماشینی را با داده‌های جانبدارانه (Bias) تغذیه کنیم، خروجی آن هم جانبدارانه خواهد بود. این مسئله می‌تواند منجر به تبعیض‌های ناخواسته و حتی خطرناک شود. در این مقاله، مفهوم Bias در یادگیری ماشین را بررسی می‌کنیم، نمونه‌های واقعی از آن را معرفی می‌کنیم و به این پرسش پاسخ می‌دهیم که چرا مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند دچار خطا شوند.

Bias در یادگیری ماشین چیست؟

Bias یا «سوگیری» در یادگیری ماشین به معنای وجود یک جهت‌گیری یا پیش‌داوری نادرست در داده‌ها یا الگوریتم است که باعث می‌شود خروجی مدل به سمت خاصی متمایل شود. این خطاها معمولاً از روش جمع‌آوری داده، برچسب‌گذاری، یا طراحی الگوریتم ناشی می‌شوند. Bias می‌تواند موجب نتایج ناعادلانه، اشتباه یا حتی تبعیض‌آمیز شود.

تعریف جانبداری

جانبداری در یادگیری ماشین به تمایلات ناعادلانه یا جهت‌گیری‌های سیستماتیک در پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری مدل‌های هوش ماشینی اشاره دارد. این مسئله زمانی رخ می‌دهد که یک مدل به‌طور ناآگاهانه الگوهای تبعیض‌آمیز موجود در داده‌ها را یاد می‌گیرد و آن‌ها را در پیش‌بینی‌های خود بازتولید می‌کند.

مثال‌هایی از تبعیض‌های الگوریتمی

۱. تشخیص چهره ناعادلانه

یکی از شناخته‌شده‌ترین نمونه‌های Bias در یادگیری ماشین، سیستم‌های تشخیص چهره است. مطالعات نشان داده‌اند که برخی از این سیستم‌ها در تشخیص چهره‌های افراد دارای پوست تیره عملکرد ضعیف‌تری دارند. دلیل این امر معمولاً عدم تنوع در داده‌های آموزشی است.

۲. الگوریتم‌های استخدام جانبدارانه

برخی از سیستم‌های استخدام مبتنی بر هوش ماشینی، رزومه‌ها را ارزیابی می‌کنند، اما اگر داده‌های آموزشی این مدل‌ها بیشتر از رزومه‌های مردان تشکیل شده باشد، ممکن است مدل تمایل به انتخاب نامزدهای مرد داشته باشد و به‌طور ناعادلانه‌ای نامزدهای زن را کنار بگذارد.

۳. سیستم‌های اعطای وام

بانک‌ها از مدل‌های یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری درباره اعطای وام استفاده می‌کنند. اما اگر مدل بر اساس داده‌هایی آموزش دیده باشد که در گذشته افراد یک گروه خاص را کمتر واجد شرایط دریافت وام در نظر گرفته است، ممکن است این تبعیض در آینده نیز ادامه یابد.

چرا مدل‌های یادگیری ماشین دچار Bias می‌شوند؟

جمع‌بندی: جانبداری، چالشی در مسیر هوش ماشینی منصفانه

جانبداری در یادگیری ماشین یک مسئله جدی است که می‌تواند منجر به تصمیمات ناعادلانه و نادرست شود. با استفاده از داده‌های متنوع، الگوریتم‌های منصفانه و ارزیابی‌های دقیق می‌توان تا حد زیادی از تأثیرات منفی آن کاست و سیستم‌هایی طراحی کرد که تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر، عادلانه‌تر و قابل اعتمادتر ارائه دهند.

تمرین:

آیا می‌توانید مثالی از یک سیستم هوش ماشینی پیدا کنید که دچار Bias شده باشد؟ مقاله‌ها، اخبار یا مطالعاتی که در این زمینه وجود دارند را بررسی کنید و یک نمونه از آن را توضیح دهید.