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Pymetrics 开源公平性感知机器学习算法 Audit AI

发布时间:2019-04-24 05:15 来源:未知 编辑:admin

  Pymetrics 是一件专注于向企业提供招聘服务的初创企业。最近,Pymetrics 在Github 上开源了企业使用的偏差检测(bias detection)算法,称为“Audio AI”。Audit AI 用于降低存在于训练数据集中的判别模式。这些判别模式会改进或影响机器学习算法在选取总体上的概率。

  现在,越来越多的工作任务借助于机器学习实现过程自动化。重要的是应确保这些算法不会产生可从中不当受益的偏差。Pymetrics 一直致力于确保机器学习算法的公平性。

  我们研究的总体目标,就是提出一种合理的考虑问题方式,使机器学习算法更公平。即便识别了训练数据集中存在的偏差,使用该训练集训练的机器学习算法并不足以解决其中的判别问题。当前,越来越多的决策使用人工智能自动做出。人们需要理解并识别算法的公平或偏差程度,这是朝正确方向迈出的一步。

  企业对多样性的关注与日俱增。一些人担心算法学习偏差的方式事实上可能会破坏这些多样性努力。最近,法国宣布希望成为能在国际舞台占有一席之地的人工智能强国。今年三月,法国总统 Emmanuel Macron 发布了人工智能国家战略,其中包括在未来五年内支出 18.5 亿美元,发展可与硅谷和中国竞争的生态系统。总统做出如此层次的 AI 投资,这无疑是经过了仔细的考虑:

  我认为 AI 完全可能危及民主。例如,我们正在使用人工智能来组织学生访问大学,对算法委以重任。很多人认为算法是一个黑箱,他们并不明白选取学生的过程是如何发生的。但当他们开始明白这依赖于某种算法时,算法就具有了特定的责任。要避免争议的发生,必须为算法创造公平性和完全透明性的条件。这样的算法中并不存在偏见,至少不存在歧视性偏见,我对此充满信心。

  对于法国而言,“公平”的算法可确保在性别、年龄及其它个体特征上不存在偏见。如果算法中并未建立公平性和透明度,那么 Macron 总统预计“人们最终会拒绝这种创新”。

  Pymetrics 的客户包括消费品企业、技术企业和研究企业。Pymetrics 提供的部分产品是为应聘候选者给出了一套参与性游戏。这些游戏通常完成于招聘的前期过程,完全不考虑应聘者的种族、性别和教育水平等个体特征,而是基于应聘者的记忆、对风险的态度等近 80 个特征做出评估。之后,Pymetrics 就能够针对已有的最佳表现者对应聘者做出评定,预测应聘者在应聘职位上可能的未来表现。

  作为技术的创造者,我们十分强烈地感受到,我们的责任就是构建人工智能,努力创造一个人人希望生活于其中的未来。如果我们可以为其他技术创造者继续构建特性提供帮助,那么我们责无旁贷应做出共享。

  在Audit AI 的 Github 代码库中,开发人员可以看到一个用于实现上述“公平”的机器学习算法的 Python 软件库,该软件库是基于 pandas 和 sklearn 构建的。此外,代码库还给出了两个示例数据集,场景分别涉及德国的学分和学生的成绩。

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