Нейросимволическая логика против предвзятости в машинном обучении

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход, объединяющий вероятностное логическое программирование и глубокое обучение, позволяет моделировать и смягчать различные типы предвзятости в алгоритмах.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Система ProbLog4Fairness успешно моделирует различные типы предвзятости, приближаясь к наилучшим результатам, при этом точность и статистическое расхождение измеряются при возрастающей вероятности проявления предвзятости в данных – будь то предвзятость, связанная с метками, измерениями или историческими факторами – в процессе обучения, при оценке на непредвзятых данных на этапе тестирования.
Система ProbLog4Fairness успешно моделирует различные типы предвзятости, приближаясь к наилучшим результатам, при этом точность и статистическое расхождение измеряются при возрастающей вероятности проявления предвзятости в данных – будь то предвзятость, связанная с метками, измерениями или историческими факторами – в процессе обучения, при оценке на непредвзятых данных на этапе тестирования.

В статье представлен ProbLog4Fairness — метод, использующий вероятностное логическое программирование для повышения справедливости и точности моделей машинного обучения.

Обеспечение справедливости в алгоритмах машинного обучения затруднено из-за противоречивости различных определений и отсутствия гибких инструментов для учета специфических предубеждений. В данной работе, ‘ProbLog4Fairness: A Neurosymbolic Approach to Modeling and Mitigating Bias’, предложен новый подход, формализующий предположения о предвзятости в виде программ на языке вероятностной логики ProbLog, что позволяет интегрировать их в процесс обучения нейронных сетей. Показано, что разработанная система ProbLog4Fairness превосходит существующие методы благодаря способности гибко моделировать различные типы предвзятости и эффективно снижать их влияние на реальных и синтетических данных. Возможно ли, используя данный подход, создать действительно беспристрастные алгоритмы, учитывающие контекст и специфику каждой задачи?

Предвзятость в машинном обучении: корень несправедливости

Несмотря на впечатляющие достижения в различных областях, модели машинного обучения нередко воспроизводят и усиливают существующие в обществе предубеждения, приводя к несправедливым или дискриминационным результатам. Это происходит из-за того, что алгоритмы обучаются на данных, которые сами по себе отражают исторические и социальные неравенства. Например, системы распознавания лиц могут демонстрировать худшую производительность при анализе изображений людей с более темным цветом кожи, а алгоритмы, используемые при приеме на работу, могут неосознанно отдавать предпочтение определенным группам кандидатов, увековечивая существующие диспропорции. Таким образом, даже самые передовые технологии могут стать инструментом для воспроизводства и усиления социальной несправедливости, подчеркивая необходимость критического подхода к разработке и применению машинного обучения.

Предвзятости в моделях машинного обучения часто коренятся в самом процессе создания данных и способах измерения или маркировки признаков. Например, исторические данные, используемые для обучения алгоритма, могут отражать существующие социальные неравенства или стереотипы, что приводит к воспроизведению и усилению этих предубеждений в предсказаниях модели. Кроме того, выбор признаков и способы их кодирования могут неосознанно вносить смещения. Если определенные группы недостаточно представлены в обучающем наборе данных или если признаки не отражают реальные различия между группами, модель может выдавать неточные или дискриминационные результаты. Таким образом, для создания справедливых и надежных систем машинного обучения необходимо тщательно анализировать источники данных и процессы маркировки, а также применять методы для выявления и смягчения предвзятостей на каждом этапе разработки.

Высокая точность модели машинного обучения, сама по себе, больше не является достаточным критерием её успешности. Все чаще подчеркивается необходимость демонстрации справедливости и равноправия в отношении различных групп населения. Игнорирование этого аспекта может привести к усилению существующих социальных неравенств и дискриминации, даже если модель демонстрирует впечатляющие результаты в целом. Поэтому, помимо оптимизации предсказательной силы, необходимо внедрять метрики и методы, позволяющие оценивать и минимизировать предвзятость, обеспечивая, чтобы алгоритмы не усугубляли, а наоборот, способствовали более справедливому и равноправному обществу. Подобный подход требует тщательного анализа данных и алгоритмов, а также осознания потенциальных последствий их применения.

Недостаточно простого достижения высокой точности предсказаний в машинном обучении. Современные исследования показывают, что необходимо переосмыслить подход к разработке моделей, сместив акцент с исключительно прогностической силы на явное моделирование и смягчение первопричин предвзятости. Это предполагает не только обнаружение и исправление смещенных данных, но и разработку алгоритмов, учитывающих социальные и этические аспекты. Такой подход требует глубокого понимания контекста, в котором применяются модели, и активного участия специалистов из разных областей, включая социологов и этиков, для создания действительно справедливых и равноправных систем искусственного интеллекта. Важно не просто минимизировать ошибки, но и обеспечить, чтобы модель не воспроизводила и не усугубляла существующее неравенство.

Наш метод эффективно устраняет предвзятость только при условии некорреляции между признаком и меткой, достигая результатов, сопоставимых с наилучшими, что подтверждается оценкой точности и статистического расхождения на непредвзятых данных при обучении с возрастающей вероятностью смещения.
Наш метод эффективно устраняет предвзятость только при условии некорреляции между признаком и меткой, достигая результатов, сопоставимых с наилучшими, что подтверждается оценкой точности и статистического расхождения на непредвзятых данных при обучении с возрастающей вероятностью смещения.

ProbLog4Fairness: логика справедливости в классификации

ProbLog4Fairness представляет собой новый подход к классификации, который интегрирует механизмы смещения непосредственно в процесс обучения. В отличие от традиционных методов, где коррекция на предвзятость применяется после получения результатов, ProbLog4Fairness использует ProbLog и DeepProbLog для явного моделирования и учета потенциальных смещений на этапе классификации. Это достигается путем представления зависимостей между признаками и смещениями в виде байесовских сетей, что позволяет оценивать влияние предвзятости на предсказания и оптимизировать модель с учетом этих факторов. Использование DeepProbLog обеспечивает масштабируемость и возможность работы с большими объемами данных, а также интеграцию с нейронными сетями для повышения точности и эффективности модели.

Явное моделирование источников смещения – будь то неточности в маркировке данных, погрешности измерений или исторические предубеждения, отраженные в обучающих выборках – позволяет проводить анализ влияния этих факторов на итоговые предсказания. Вместо того, чтобы рассматривать смещение как внешнюю проблему, требующую последующей коррекции, данный подход интегрирует его в процесс обучения, позволяя количественно оценить, как конкретные источники смещения сказываются на вероятности различных исходов. Это достигается за счет представления зависимостей между признаками, смещениями и предсказаниями в виде байесовских сетей, что обеспечивает возможность логического вывода и оценки степени влияния каждого источника смещения на итоговую точность и справедливость модели. Например, можно определить, насколько частота ошибочной маркировки данных в определенной группе населения влияет на вероятность ложноположительных или ложноотрицательных предсказаний для этой группы.

В отличие от традиционных методов, где обеспечение справедливости рассматривается как этап после обучения модели, ProbLog4Fairness позволяет интегрировать ограничения и цели справедливости непосредственно в процесс обучения. Это достигается путем явного включения критериев справедливости в логическую модель, используемую для обучения, что позволяет алгоритму оптимизировать не только точность предсказаний, но и соответствие заданным требованиям к справедливости. Такой подход позволяет избежать необходимости корректировки предвзятых результатов post hoc и обеспечивает более надежную и прозрачную систему, учитывающую аспекты справедливости на всех этапах обучения и предсказания.

Система ProbLog4Fairness использует байесовские сети для моделирования зависимостей между переменными и обеспечения вероятностного вывода о смещениях. Реализация байесовских сетей осуществляется посредством DeepProbLog, платформы, объединяющей логическое программирование с глубокими нейронными сетями. Нейронные сети, интегрированные в DeepProbLog, позволяют эффективно аппроксимировать вероятностные распределения, необходимые для представления сложных зависимостей и проведения вероятностного вывода о влиянии смещений на прогнозы. Таким образом, система способна не только представлять зависимости, но и количественно оценивать влияние различных факторов на вероятность предвзятых решений, что позволяет проводить анализ чувствительности и разрабатывать стратегии смягчения предвзятости.

Наш метод демонстрирует максимальную точность и ожидаемую статистическую разницу при использовании корректной вероятности смещения для оценки параметров программы, даже при обучении на фиксированном смещении 0.3 и оценке на несмещенных данных, что превосходит верхнюю границу базового уровня.
Наш метод демонстрирует максимальную точность и ожидаемую статистическую разницу при использовании корректной вероятности смещения для оценки параметров программы, даже при обучении на фиксированном смещении 0.3 и оценке на несмещенных данных, что превосходит верхнюю границу базового уровня.

Квантификация и расширение метрик справедливости

ProbLog4Fairness расширяет существующие метрики справедливости, такие как Статистическое равенство ($Statistical\ Parity$) и Равные шансы ($Equalized\ Odds$), путем явного моделирования источников предвзятости, вносящих вклад в диспропорции. В отличие от традиционных подходов, которые рассматривают справедливость как пост-процессинговую корректировку, ProbLog4Fairness интегрирует информацию о потенциальных источниках смещения непосредственно в логическую модель. Это позволяет учитывать факторы, вызывающие неравенство в данных, и оценивать справедливость с учетом их влияния. Явное моделирование источников предвзятости позволяет более точно определить, какие аспекты данных приводят к несправедливым результатам, и разработать стратегии для их смягчения.

Представление справедливости в виде вероятностного ограничения в модели позволяет проводить более тонкую и точную оценку, чем традиционные метрики. Вместо бинарной оценки соответствия или несоответствия критериям справедливости, наша методология учитывает степень вероятности нарушения этих критериев. Это достигается путем формулирования ограничений справедливости как вероятностных предиката, которые оцениваются на основе распределения вероятностей прогнозов модели. Использование вероятностных ограничений позволяет учитывать неопределенность в данных и предсказаниях, а также более эффективно моделировать сложные взаимосвязи между признаками и целевой переменной. В результате, оценка справедливости становится более чувствительной к различным формам предвзятости и позволяет более точно выявлять и устранять дисбаланс в прогнозах, обеспечивая более надежные и справедливые результаты. Формально, ограничение справедливости может быть выражено как $P(F(x) \le \theta) \ge \alpha$, где $F(x)$ – функция, определяющая степень несправедливости для экземпляра $x$, $\theta$ – порог, а $\alpha$ – требуемый уровень соблюдения справедливости.

Результаты экспериментов показывают, что предложенный подход демонстрирует сопоставимую точность с лучшими существующими алгоритмами (upper baselines) на синтетических и реальных наборах данных – Student и CELEB-A – при наличии различных типов смещений (bias). Оценка производительности проводилась в условиях, когда в данных присутствуют систематические ошибки, влияющие на справедливость модели. Полученные данные свидетельствуют о том, что разработанный метод способен поддерживать высокий уровень точности, не уступая передовым решениям, даже в условиях предвзятых данных. Сравнение проводилось на основе стандартных метрик оценки качества классификации и справедливости, подтверждая конкурентоспособность подхода.

В ходе экспериментов на синтетических и реальных наборах данных (Student и CELEB-A) было продемонстрировано, что разработанный метод позволяет приблизиться к ожидаемым уровням статистического расхождения. В частности, при применении механизмов смягчения предвзятости, наблюдается снижение степени неравенства в предсказаниях для различных групп, приближая фактические показатели к теоретически ожидаемым уровням статистической дисперсии. Данный результат подтверждается как на искусственно сгенерированных данных, позволяющих контролировать источники смещения, так и на реальных наборах данных, что свидетельствует о применимости метода в практических задачах.

При оценке производительности на наборе данных Student наблюдалось улучшение метрики F1 Score при использовании ProbLog4Fairness для смягчения предвзятости. На наборе данных CELEB-A, при использовании тех же методов смягчения предвзятости, достигнутая производительность сопоставима с результатами, демонстрируемыми верхней базовой моделью (upper baseline). Это указывает на способность подхода сохранять высокую точность прогнозирования при одновременном снижении дисбаланса, связанного с предвзятостью, в задачах классификации.

Предложенный метод эффективно снижает влияние смещения в разметке при определении черт лица, при этом комбинирование механизмов коррекции по нескольким атрибутам значительно повышает точность определения слегка приоткрытого рта, что подтверждается 95% доверительным интервалом.
Предложенный метод эффективно снижает влияние смещения в разметке при определении черт лица, при этом комбинирование механизмов коррекции по нескольким атрибутам значительно повышает точность определения слегка приоткрытого рта, что подтверждается 95% доверительным интервалом.

Влияние на создание надежного и справедливого искусственного интеллекта

Система ProbLog4Fairness предлагает инновационный подход к созданию более надежных и справедливых систем искусственного интеллекта, напрямую моделируя предвзятости. Вместо того чтобы игнорировать или пытаться устранить предвзятости постфактум, данная система интегрирует их в процесс моделирования, что позволяет выявлять и смягчать потенциально несправедливые результаты на ранних этапах. Этот подход особенно важен в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и правосудие, где предвзятые алгоритмы могут иметь серьезные последствия для отдельных людей и общества в целом. Через явное представление предвзятостей, ProbLog4Fairness предоставляет возможность не только повысить точность и надежность AI-систем, но и гарантировать, что они функционируют справедливо и этично, снижая риск дискриминации и обеспечивая равные возможности для всех.

Особое значение применение ProbLog4Fairness находит в областях, связанных с высоким риском и серьезными последствиями, таких как здравоохранение, финансы и уголовное правосудие. В этих сферах предвзятость алгоритмов может приводить к несправедливым или дискриминационным решениям, оказывающим существенное влияние на жизнь людей. Например, в здравоохранении предвзятость в алгоритмах диагностики может привести к неправильному лечению определенных групп населения. В финансовой сфере – к отказу в кредитах или страховании на несправедливых основаниях. А в уголовном правосудии – к ошибочным обвинениям или несправедливым приговорам. Таким образом, моделирование и смягчение предвзятости с помощью подобных инструментов становится критически важным для обеспечения справедливости и равенства в этих чувствительных областях, где последствия ошибок могут быть особенно тяжелыми.

Основа данной системы, вектор признаков, подвержен влиянию систематических ошибок измерений, известных как смещение измерений. Это подчеркивает критическую важность тщательной разработки признаков и сбора данных. Использование необработанных или предвзятых данных для формирования вектора признаков может привести к искажению результатов и несправедливым выводам, даже если алгоритм сам по себе не предвзят. Поэтому, необходимо уделять особое внимание качеству и репрезентативности данных, а также применять методы, смягчающие влияние систематических ошибок, такие как калибровка измерений или использование альтернативных источников данных.

Для создания действительно справедливых и непредвзятых моделей искусственного интеллекта необходимо глубокое понимание взаимодействия чувствительных переменных с процессом генерации данных. Игнорирование этих взаимосвязей может привести к систематическим ошибкам и несправедливым результатам, даже при использовании самых современных алгоритмов. Исследования показывают, что чувствительные атрибуты, такие как пол, раса или социально-экономический статус, могут косвенно влиять на предсказания модели через другие признаки, формируя предвзятость, которая не очевидна на первый взгляд. Анализ того, как эти переменные влияют на сбор, обработку и маркировку данных, а также на структуру самой модели, является ключевым шагом к снижению риска дискриминации и обеспечению равных возможностей для всех пользователей. Понимание этих механизмов позволяет разрабатывать стратегии смягчения предвзятости, такие как перевзвешивание данных, использование методов обучения, устойчивых к предвзятости, или разработка новых метрик оценки, учитывающих справедливость.

Исследование вывело взаимосвязь, определяющую сложность выборки – количество необходимых данных ($n$) для точной оценки параметров модели. Данная зависимость, выраженная как $n ≥ 1 / (2ε² ) ln(2 / (1 — γ))$, наглядно демонстрирует компромисс между желаемой точностью ($\epsilon$), уровнем доверия ($\gamma$) и объемом требуемого набора данных. Более высокая точность или уверенность в результатах неизбежно требует большего количества данных для обучения модели. Полученная формула позволяет количественно оценить этот компромисс, предоставляя ценный инструмент для проектирования и оценки систем искусственного интеллекта, особенно в тех случаях, когда критически важна надежность и обоснованность принимаемых решений.

Наш подход демонстрирует более высокий показатель F1 на непредвзятых данных, приближаясь к ожидаемому статистическому расхождению, что указывает на положительное влияние разумных упрощающих предположений на производительность.
Наш подход демонстрирует более высокий показатель F1 на непредвзятых данных, приближаясь к ожидаемому статистическому расхождению, что указывает на положительное влияние разумных упрощающих предположений на производительность.

Работа демонстрирует стремление к элегантности в решении сложной проблемы – снижению предвзятости в машинном обучении. Авторы предлагают подход ProbLog4Fairness, который, подобно искусному часовщику, разбирает и собирает логические связи, выявляя скрытые предубеждения в данных. Как однажды заметил Брайан Керниган: «Простота – это высшая степень совершенства». Именно к этой простоте, к ясности моделирования причинно-следственных связей, и стремится данное исследование, позволяя не только снизить предвзятость, но и повысить общую точность системы, избегая излишнего усложнения, которое часто маскирует истинные проблемы.

Что дальше?

Представленный подход, опираясь на вероятностное логическое программирование, выявляет фундаментальную истину: сложность предвзятости не в её проявлениях, а в её сокрытии. Попытки её смягчения часто множат параметры, усугубляя проблему, а не решая её. Вместо этого, логическое программирование предлагает хирургическую точность – возможность выделения и устранения первопричин, а не борьбы с симптомами. Однако, текущая реализация, как и любая скульптура, имеет свои границы: она отражает лишь то, что удалось «высечь» из исходного материала.

Ключевым направлением будущих исследований представляется не столько расширение возможностей моделирования, сколько её упрощение. Необходима разработка метрик, оценивающих не только снижение предвзятости, но и минимальную сложность логической модели. Иначе, в погоне за «справедливостью», рискует возникнуть система, столь же непрозрачная и неконтролируемая, как и та, которую стремится улучшить. Подобно тому, как опытный реставратор удаляет поздние наслоения, чтобы обнажить первоначальный замысел, необходимо сосредоточиться на выделении наиболее существенных факторов, определяющих предвзятость.

В конечном итоге, ценность подхода определяется не объемом охваченных типов предвзятости, а способностью к саморефлексии. Система, способная не только выявлять предвзятость в данных, но и оценивать свою собственную предвзятость в процессе моделирования, приблизится к истинной ясности – и, возможно, к милосердию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09768.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-16 16:28