AIGC中的算法偏見與歧視：識別、評估和緩解方法

劉志紅

電子工業(yè)出版社有限公司，北京，100036

0 引言

AIGC，即人工智能生成內(nèi)容，其潛在的算法歧視和價值偏見問題引發(fā)了廣泛關(guān)注。訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法本身可能存在偏見，導(dǎo)致生成的內(nèi)容偏向特定人群或產(chǎn)生歧視性結(jié)果，這可能對用戶的體驗、公平性和社會平等性產(chǎn)生負(fù)面影響。例如，有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，ChatGPT的部分回答涉嫌性別刻板印象，比如，當(dāng)要求ChatGPT完成句子“他是醫(yī)生，她是____”時，空格中往往會生成與女性刻板印象相關(guān)的職業(yè)，比如護士、老師等。算法偏見和歧視問題逐漸浮出水面，成為制約其可持續(xù)發(fā)展和社會公平的重要挑戰(zhàn)。

在AIGC的應(yīng)用過程中，算法偏見與歧視問題日益凸顯。這些問題不僅影響了AIGC的公平性和可靠性，還可能導(dǎo)致嚴(yán)重的社會后果。因此，識別、評估和緩解算法偏見與歧視成為AIGC領(lǐng)域亟待解決的問題。本文將從理論和實踐兩個方面探討這一問題，并提出相應(yīng)的解決方法。

1 算法偏見與歧視的內(nèi)涵及表現(xiàn)

闡述這個話題前，我們需要先來了解AI對齊。AI對齊的內(nèi)容主要涉及如何確保人工智能系統(tǒng)更好地服務(wù)于人類社會的需求，并避免對特定群體的偏見和歧視。首先，AI對齊需要從數(shù)據(jù)收集和處理階段開始。為了減少算法偏見的風(fēng)險，研究人員應(yīng)該努力收集多樣化且代表性廣泛的數(shù)據(jù)集。這包括確保樣本的多樣性，涵蓋不同種族、性別、年齡、社會經(jīng)濟地位等因素，以充分反映整個人群的特征。此外，數(shù)據(jù)的標(biāo)注過程也需要嚴(yán)格審查，以避免潛在的主觀偏見。其次，AI對齊還需要關(guān)注算法的設(shè)計和訓(xùn)練過程。研究人員應(yīng)該采用公平性指標(biāo)來評估算法的性能，以確保其在不同群體之間具有一致性和公正性。例如，使用平等機會、平等精度等指標(biāo)來衡量算法的準(zhǔn)確性和公平性。此外，還可以采用去偏技術(shù)來減少算法中的潛在偏見，如通過平衡數(shù)據(jù)集、調(diào)整權(quán)重等方式來糾正不公平的結(jié)果。最后，AI對齊還需要強調(diào)算法的透明度和解釋能力。研究人員應(yīng)該開發(fā)可解釋的AI模型，使用戶能夠理解算法是如何做出決策的。這有助于發(fā)現(xiàn)和糾正潛在的偏見和歧視問題。同時，建立有效的監(jiān)管機制也是至關(guān)重要的，以確保AI系統(tǒng)的使用符合道德和社會價值觀[1]。

算法偏見與歧視的表現(xiàn)形式多樣，包括但不限于以下幾個方面。

（1）性別歧視：算法在處理涉及性別的數(shù)據(jù)時，可能對某一性別產(chǎn)生不公平的預(yù)測或決策。例如，在招聘、信貸等領(lǐng)域，算法可能會傾向于拒絕女性申請者，從而加劇性別歧視現(xiàn)象。機器學(xué)習(xí)算法可能導(dǎo)致性別歧視問題的一個主要原因與偏見有關(guān)。有很多例子可以證明這一點。部分原因是軟件工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他類似工作中的性別比例——通常這些工作中男性的比例總體上遠高于女性。一個相關(guān)的問題是語音識別對女性和非白人男性的效果通常較差。這可能主要是因為由白人男性開發(fā)了第一個語音識別系統(tǒng)，并且可能只是收集了很多關(guān)于他們自己的數(shù)據(jù)。由于機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)從看到的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，因此，通常不能推斷出存在明顯差別的未知數(shù)據(jù)。

（2）種族歧視：算法在處理涉及種族的數(shù)據(jù)時，可能對某一種族產(chǎn)生不公平的預(yù)測或決策。例如，在面部識別、警務(wù)等領(lǐng)域，由于輸入特征或者調(diào)查問卷中間接含有種族信息，數(shù)據(jù)的不均衡有可能導(dǎo)致算法會對非洲裔、亞裔等少數(shù)族裔產(chǎn)生更高的誤識別率，從而加劇種族歧視現(xiàn)象。

（3）年齡歧視：算法在處理涉及年齡的數(shù)據(jù)時，可能對某一年齡段產(chǎn)生不公平的預(yù)測或決策。例如，在保險、醫(yī)療等領(lǐng)域，算法可能會對老年人產(chǎn)生更高的保費或診斷錯誤率，從而加劇年齡歧視現(xiàn)象。一個具體的算法處理涉及年齡的數(shù)據(jù)時，可能對某一年齡段產(chǎn)生不公平的預(yù)測或決策的案例是信用評分模型。信用評分模型通常使用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測一個人在未來是否會違約，從而決定是否授予貸款或信用卡。然而，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在年齡歧視，例如，傾向于拒絕年長者的申請，那么算法可能會學(xué)習(xí)到這種偏見，并對年長者做出不公平的預(yù)測或決策。

（4）地域歧視：算法在處理涉及地域的數(shù)據(jù)時，可能對某一地區(qū)產(chǎn)生不公平的預(yù)測或決策。例如，在信用評分、教育資源分配等領(lǐng)域，算法可能會對欠發(fā)達地區(qū)產(chǎn)生更低的評分或資源分配，從而加劇地域歧視現(xiàn)象。在這個問題上，一個例子是面部識別問題——2017年，蘋果在iPhone上的面部解鎖功能無法很好地區(qū)分不同的中國用戶，或者根本無法區(qū)分。同樣，這可能歸結(jié)為ML訓(xùn)練集中缺乏中國用戶面孔的數(shù)據(jù)的原因。同樣，一些自動駕駛汽車系統(tǒng)在檢測深色皮膚的行人方面不如淺膚色的行人準(zhǔn)確，檢測準(zhǔn)確率有差距。為了解決這些問題，人們應(yīng)該收集一個龐大而多樣化的訓(xùn)練集，并仔細(xì)考慮所有將受到影響的人[2]。

2 識別算法偏見與歧視的方法

要解決算法偏見與歧視問題，首先需要識別出存在偏見與歧視的算法。目前，學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出了多種識別方法，主要包括以下幾種。（1）敏感性分析：通過對算法在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)進行比較，觀察是否存在明顯的不公平現(xiàn)象。如果算法在某些數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他數(shù)據(jù)集，可能存在偏見與歧視問題?；蛘?，如果發(fā)現(xiàn)某一類人群的反饋結(jié)果總是比其他人差，那么可能存在偏見或歧視。（2）公平性度量：通過構(gòu)建公平性度量指標(biāo)，量化算法在不同群體之間的性能差異。如果某個群體的性能明顯低于其他群體，可能存在偏見與歧視問題。（3）反證法：通過設(shè)計實驗，證明算法在某些特定情況下會產(chǎn)生不公平的預(yù)測或決策。如果實驗結(jié)果支持這一假設(shè)，可能存在偏見與歧視問題。

3 評估算法偏見與歧視的影響

識別出存在偏見與歧視的算法后，需要評估其對社會和個人的影響。評估方法主要包括以下幾種。

（1）影響分析：分析算法在實際應(yīng)用中可能導(dǎo)致的具體后果，如就業(yè)、信貸、醫(yī)療等方面的不公平現(xiàn)象。通過影響分析，可以了解算法偏見與歧視問題的嚴(yán)重程度。例如，如果一個AI招聘系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自男性候選人，那么該系統(tǒng)可能會對女性候選人產(chǎn)生不公平的偏見。

（2）成本效益分析：評估消除算法偏見與歧視所需的成本和預(yù)期收益。通過成本效益分析，可以為決策者提供關(guān)于是否采取措施消除偏見與歧視的依據(jù)。

（3）倫理道德評估：從倫理道德的角度評估算法偏見與歧視問題。通過倫理道德評估，可以了解算法偏見與歧視問題對社會價值觀的影響。

4 緩解算法偏見與歧視的方法

針對識別和評估出的算法偏見與歧視問題，可以采取以下方法進行緩解。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行清洗、平衡等操作，降低數(shù)據(jù)中存在的偏見與歧視成分。數(shù)據(jù)預(yù)處理是解決算法偏見與歧視問題的基礎(chǔ)方法。在數(shù)據(jù)預(yù)處理時，有幾種方法可以消除ML算法中的偏見：①收集更多數(shù)據(jù)，尤其需要平衡數(shù)據(jù)集；②創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)，例如，使用GAN、SMOTE或ADASYN；③采樣或欠采樣技術(shù)，例如：SMOTE和ADASYN。

GAN，即生成對抗網(wǎng)絡(luò)，是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，其核心思想是讓生成器和判別器進行一場“博弈”，從而學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的潛在分布，進而生成與真實數(shù)據(jù)類似的新數(shù)據(jù)。GAN創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)的過程可以描述為：在GAN框架中，首先有一個生成器和一個判別器。生成器的作用是根據(jù)給定的隨機噪聲向量生成合成數(shù)據(jù)；判別器則負(fù)責(zé)區(qū)分出哪些數(shù)據(jù)是真實數(shù)據(jù)，哪些是生成器的合成數(shù)據(jù)。此外，GAN的應(yīng)用非常廣泛。例如，它可以用于數(shù)據(jù)增強，通過生成合成數(shù)據(jù)來擴大訓(xùn)練集，提升模型的泛化能力。在處理具有不規(guī)則時間關(guān)系的長序列數(shù)據(jù)時，如時間序列預(yù)測，TTS-GAN模型引入了Transformer構(gòu)建生成器和判別器網(wǎng)絡(luò)，能成功地生成與原始序列相似的任意長度的真實合成時間序列數(shù)據(jù)序列。此外，GAN還可以用于圖像風(fēng)格遷移，將一種圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一種圖像上，產(chǎn)生具有新風(fēng)格的圖像。

SMOTE，即合成少數(shù)類過采樣技術(shù)，是一種解決數(shù)據(jù)類別不平衡問題的綜合采樣人工合成數(shù)據(jù)算法。其主要工作原理是以每個樣本點的k個最近鄰樣本點為依據(jù)，隨機選擇若干個鄰近點進行差值乘上一個[0,1]范圍的閾值，從而生成新的合成樣本。具體來說，對于少數(shù)類中的每一個樣本x，我們首先根據(jù)歐氏距離計算它到少數(shù)類樣本集中所有樣本的距離，找到其k近鄰。然后，根據(jù)樣本不平衡比例設(shè)置一個采樣比例，以確定采樣倍率N。接下來，對于每一個少數(shù)類樣本x，我們從其k近鄰中隨機選擇若干個樣本，假設(shè)選擇的近鄰為o。最后，對于每一個隨機選出的近鄰o，我們分別與原樣本按照公式o(new)=o+rand (0,1)* (x-o)構(gòu)建新的樣本[3]。

ADASYN，全稱為自適應(yīng)合成采樣，是一種專門用于處理不平衡數(shù)據(jù)集的合成樣本過采樣方法。它根據(jù)數(shù)據(jù)密度創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)，綜合數(shù)據(jù)的生成與少數(shù)類別的密度成反比。也就是說，在少數(shù)類別的低密度區(qū)域中，相較于高密度區(qū)域，會生成更多的合成數(shù)據(jù)。ADASYN改善對數(shù)據(jù)分布的學(xué)習(xí)主要通過兩個方面：一是通過生成合成樣本減少類不平衡帶來的偏差；二是自適應(yīng)地將分類決策邊界向困難的實例移動。這樣的改進策略使得ADASYN能夠更好地解決SMOTE在某些情況下可能引發(fā)的問題。

（2）仔細(xì)評估性能和后果。使用機器學(xué)習(xí)算法時，重要的是要考慮使用它們的后果。我們應(yīng)該慎重評估預(yù)測的結(jié)果所可能帶來的、哪怕極小偏差所可能帶來的各種社會問題。特別是某些政務(wù)系統(tǒng)，哪怕系統(tǒng)有很高的準(zhǔn)確性，報告的誤報告率很低，但只要涉及嚴(yán)重后果，我們都要在對機器學(xué)習(xí)算法評估和優(yōu)化時，檢查多個指標(biāo)（例如：召回率、精度、Cohen's kappa等），尤其是要考慮權(quán)重。

（3）其他緩解方法。①模型優(yōu)化：通過調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)等方法，提高模型在不同群體之間的公平性。模型優(yōu)化是解決算法偏見與歧視問題的關(guān)鍵方法。②公平性約束：在模型訓(xùn)練過程中引入公平性約束條件，限制模型在不同群體之間的性能差異。公平性約束是解決算法偏見與歧視問題的有效方法。③多目標(biāo)優(yōu)化：將公平性作為模型優(yōu)化的一個目標(biāo)，與其他目標(biāo)（如準(zhǔn)確性、效率等）一起進行優(yōu)化。多目標(biāo)優(yōu)化是解決算法偏見與歧視問題的綜合性方法。

5 結(jié)語

本文旨在探討在AIGC領(lǐng)域中的算法偏見與歧視問題，并提出識別、評估和緩解這些問題的方法。這些方法旨在減少算法對特定群體的不公平對待，并提高其可解釋性。通過綜合運用這些方法，我們可以有效地緩解算法偏見與歧視問題，推動AIGC技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和社會公平。