Скрытые предубеждения: как системы, управляемые множеством агентов, усиливают несправедливость

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что даже хорошо спроектированные системы, состоящие из нескольких взаимодействующих агентов, могут непреднамеренно усиливать существующие предубеждения в процессе принятия решений.

"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

В ходе моделирования немецкого набора данных по кредитным рискам, анализ изменений смещения в многоагентных системах по сравнению с базовыми показателями для отдельных агентов выявил тенденцию к значительному увеличению смещения в некоторых случаях, что подтверждается длинными положительными хвостами распределений, при этом наблюдались умеренные, но частые снижения смещения, отражённые незначительной отрицательной асимметрией.

Исследование демонстрирует, что оценка предвзятости отдельных агентов недостаточна для обеспечения справедливости в многоагентных системах, особенно в контексте финансовых приложений и работы с табличными данными.

Несмотря на потенциал многоагентных систем в улучшении качества прогнозирования, оценка рисков предвзятости в их работе остается сложной задачей. В статье ‘Emergent Bias and Fairness in Multi-Agent Decision Systems’ исследуется проблема возникновения и усиления предвзятости в многоагентных системах, применяемых в финансовой сфере. Полученные результаты демонстрируют, что коллективное поведение агентов может приводить к непредсказуемым проявлениям предвзятости, не обнаруживаемым при анализе отдельных компонентов системы. Как обеспечить справедливость и прозрачность решений, принимаемых многоагентными системами в критически важных областях, таких как кредитный скоринг и оценка доходов?

Иллюзии Коллективного Интеллекта: Обещания и Риски

Недавние достижения в области больших языковых моделей (БЯМ) демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, однако их применение в сложных финансовых сценариях выявляет существенные ограничения. Хотя БЯМ способны анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности, принятие обоснованных финансовых решений требует не только статистического анализа, но и глубокого понимания рыночной динамики, учета множества неявных факторов и способности адаптироваться к постоянно меняющимся условиям. Исследования показывают, что БЯМ часто не способны адекватно оценивать риски, прогнозировать долгосрочные последствия и принимать решения, учитывающие этические и регуляторные аспекты, что делает их ненадежными в качестве самостоятельных инструментов для управления финансами.

Современные большие языковые модели, демонстрируя впечатляющие способности в обработке информации, часто оказываются неспособны к последовательному применению тонких рассуждений, особенно в сложных ситуациях, требующих учета множества факторов. Эта неспособность обусловлена их внутренней архитектурой и принципами обучения, что приводит к воспроизведению и усилению существующих предубеждений и стереотипов, содержащихся в обучающих данных. В результате, даже кажущиеся логичными выводы могут быть искажены, а принятые решения — несправедливыми или неоптимальными. Данная тенденция подчеркивает необходимость разработки новых подходов к искусственному интеллекту, способных к более глубокому и критическому анализу информации, а также к осознанию и преодолению собственных когнитивных ограничений.

В связи с ограничениями современных больших языковых моделей в решении сложных финансовых задач, активно исследуются альтернативные архитектуры, основанные на принципах коллективного интеллекта. Данный подход предполагает объединение возможностей множества агентов — будь то другие языковые модели, экспертные системы или даже люди — для совместного анализа данных и принятия решений. Вместо стремления к созданию единой «суперинтеллектуальной» системы, акцент делается на разработке механизмов эффективного взаимодействия и координации между различными участниками. Подобная архитектура позволяет не только снизить влияние индивидуальных предубеждений и ошибок, но и использовать широкий спектр знаний и опыта, что особенно важно в динамичной и непредсказуемой финансовой среде. Перспективные направления включают в себя системы, основанные на принципах децентрализованного консенсуса и механизмы агрегации коллективных прогнозов, позволяющие повысить точность и надежность принимаемых решений.

В многоагентной системе размером NN обсуждение может происходить по двум схемам: в первой (Memory, Yin2023ExchangeofThoughtEL) агенты итеративно уточняют ответы, используя информацию от всех остальных участников, а во второй (Collective Refinements, Kaesberg2025VotingOC) каждый агент сначала генерирует свой вариант ответа, а затем корректирует его на основе предложений других участников.

Многоагентные Системы: Распределённые Разумы и Коллективные Решения

Многоагентные системы представляют собой перспективный подход к решению сложных задач путем распределения процессов рассуждений между несколькими большими языковыми моделями (LLM). Вместо того, чтобы полагаться на возможности одной модели, система использует коллективный интеллект, позволяя каждой LLM выполнять специализированные подзадачи или рассматривать проблему с разных точек зрения. Это распределение нагрузки не только повышает общую эффективность, но и позволяет добиться более надежных и точных результатов, поскольку отдельные ошибки одной модели могут быть компенсированы другими агентами. Такой подход особенно полезен в сценариях, требующих комплексного анализа, синтеза информации из различных источников или решения задач, где существует неоднозначность и необходимость в компромиссах.

Многоагентные системы используют различные парадигмы для улучшения качества ответов и достижения консенсуса. В парадигме дебатов несколько агентов представляют противоположные точки зрения, аргументируя свои позиции и выявляя слабые места в аргументации других агентов. Парадигма коллективного уточнения предполагает итеративный процесс, в котором агенты совместно редактируют и улучшают ответ, предлагая альтернативные формулировки и внося исправления. Обе парадигмы направлены на снижение вероятности ошибок и повышение надежности итогового результата, используя преимущества коллективного интеллекта и взаимной проверки.

Парадигма памяти в многоагентных системах существенно повышает эффективность совместной работы, предоставляя каждому агенту доступ ко всей истории дискуссии. Это позволяет агентам учитывать предыдущие аргументы, решения и результаты, избегая повторения и обеспечивая последовательность рассуждений. Сохранение полной истории взаимодействия позволяет агентам выявлять противоречия, строить более обоснованные ответы и принимать решения, основанные на полном контексте. Фактически, доступ к истории дискуссии позволяет агентам совместно формировать более полное и точное представление о проблеме, что способствует повышению качества принимаемых решений и общей эффективности системы.

Анализ распределения изменений предвзятости в многоагентных системах по сравнению с одноагентными базовыми решениями на данных Adult Income показал, что в некоторых случаях наблюдается значительное увеличение предвзятости, хотя в целом изменения незначительны и часто приводят к её небольшому снижению.

Оценка Справедливости в Коллективном Рассуждении: Когда «Коллективный» Не Значит «Беспристрастный»

Для оценки производительности многоагентных систем использовались финансовые наборы данных, в частности, Adult Income Dataset и German Credit Risk Dataset. Оба набора данных представляют собой табличные данные, структурированные в формате, пригодном для анализа с использованием алгоритмов машинного обучения. Adult Income Dataset содержит информацию о доходах и демографических характеристиках населения США, в то время как German Credit Risk Dataset предоставляет данные о кредитоспособности клиентов немецких банков. Выбор данных обусловлен их широкой распространенностью в исследованиях по машинному обучению и возможностью оценки предвзятости моделей при решении задач кредитного скоринга и оценки доходов.

Анализ результатов показал неожиданную тенденцию: несмотря на то, что совместная работа агентов часто повышает точность, она также может усиливать существующие смещения, приводя к увеличению предвзятости. В частности, применительно к наборам данных Adult Income и German Credit, было зафиксировано увеличение предвзятости до 0.38 и 0.45 соответственно, на 95-м процентиле, по сравнению с результатами, полученными отдельными агентами. Данное увеличение предвзятости указывает на то, что совместные системы могут демонстрировать более выраженные различия в производительности для различных демографических групп, чем системы, работающие независимо.

Для количественной оценки усиления предвзятости при совместном решении задач, мы использовали метрики справедливости, такие как Equal Opportunity и Equalized Odds, которые позволили выявить различия в производительности для различных демографических групп. Анализ показал, что на 99-м процентиле усиление предвзятости достигло 1.29 для набора данных Adult Income и 1.30 для набора данных German Credit, что указывает на существенное увеличение расхождений в результатах для разных групп населения при использовании многоагентных систем по сравнению с отдельными агентами.

Смягчение Предвзятости и Максимизация Преимуществ: Путь к Ответственному Искусственному Интеллекту

Исследование показало, что эффективность многоагентных систем напрямую зависит от используемого подхода к обучению. Как в случае с одиночными агентами, так и с системами, состоящими из нескольких агентов, ключевую роль играет обучение с использованием контекста (In-Context Learning). Этот метод позволяет агентам адаптироваться и принимать решения на основе предоставленных примеров, без необходимости явного переобучения модели. В ходе работы было установлено, что выбор конкретного подхода к обучению с учетом контекста существенно влияет на производительность и способность системы к решению сложных задач, подчеркивая важность тщательного подбора и оптимизации этого параметра для достижения наилучших результатов.

Исследования показали, что совместная работа в многоагентных системах, хотя и способна улучшить когнитивные способности и качество рассуждений, не является автоматической гарантией справедливости. Необходимо тщательно прорабатывать протоколы взаимодействия между агентами, чтобы избежать усиления существующих предубеждений или возникновения новых. Простое объединение нескольких агентов не решает проблему предвзятости; напротив, без продуманного дизайна взаимодействия, коллаборация может невольно усилить существующие диспропорции в данных или алгоритмах. Особое внимание следует уделять механизмам обмена информацией и принятия решений, чтобы обеспечить равные возможности для всех участников и минимизировать риск дискриминации.

Несмотря на теоретическую возможность усиления предвзятости в многоагентных системах, проведенные исследования выявили умеренное снижение степени предвзятости при анализе данных. В частности, при оценке на наборах данных Adult Income и German Credit, наблюдалось снижение разницы в точности на -0.03 и -0.08 соответственно, что свидетельствует о потенциале данного подхода к смягчению проявлений предвзятости в задачах машинного обучения. Полученные результаты указывают на то, что продуманная организация взаимодействия между агентами может способствовать более справедливым и объективным решениям, несмотря на риски, связанные с усилением существующих смещений.

Исследование, демонстрирующее влияние парадигм обучения на многоагентные системы, выходит за рамки исключительно финансового анализа. Полученные результаты указывают на универсальность выявленных закономерностей и их применимость к разработке ответственного искусственного интеллекта в любой области. Принципы, касающиеся смягчения предвзятости и максимизации пользы от взаимодействия агентов, могут быть адаптированы для систем, принимающих решения в здравоохранении, образовании, юриспруденции и других критически важных сферах. Таким образом, полученные знания способствуют созданию более справедливых и эффективных алгоритмов, способных решать сложные задачи с учетом этических аспектов и потенциального влияния на общество. Учет взаимодействия и принципов обучения, выявленных в ходе исследования, является ключевым фактором для построения надежных и прозрачных систем искусственного интеллекта, работающих в различных областях применения.

Исследование показывает, что даже тщательно спроектированные системы, состоящие из множества агентов, склонны к неожиданным проявлениям предвзятости. Это особенно заметно в контексте финансовых решений, где кажущаяся объективность алгоритмов может маскировать усиление существующих неравенств. Как точно заметил Андрей Колмогоров: «Вероятность того, что математик совершит ошибку, равна единице». В данном случае, сложность взаимодействия агентов создаёт непредсказуемые сценарии, где индивидуальные предубеждения, казалось бы, нивелируются, но в итоге лишь усиливаются. По сути, система, стремящаяся к оптимальности, может прийти к результату, который, хотя и математически обоснован, является социально несправедливым. И это, пожалуй, закономерно — любая абстракция умирает от продакшена.

Что дальше?

Исследование демонстрирует, что многоагентные системы, претендующие на объективность в принятии финансовых решений, способны непредсказуемо усиливать существующие предубеждения. Что ж, ничего нового под солнцем — когда-то и простейший bash-скрипт казался вершиной инженерной мысли, а потом начинал выплевывать ошибки в самый неподходящий момент. Сейчас это назовут “возникающим смещением” и получат венчурные инвестиции.

Очевидно, что оценки отдельных агентов недостаточны. Необходимо разрабатывать методы независимой оценки всей системы, но кто-то должен признать, что зачастую “черный ящик” просто слишком сложен для адекватного анализа. Боюсь, проблема не в алгоритмах, а в человеческой склонности к самообману и вере в чудо-решения.

Вероятно, следующий этап — это попытки внедрить “справедливость” на уровне архитектуры системы. Но технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами. И если документация снова соврет, то все эти изящные теории о “групповой справедливости” превратятся в очередную головную боль для тех, кто будет поддерживать этот сложный механизм.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16433.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-19 18:46