Forstyrrelser i maskinlæringsmodeller, spesielt i språkgenereringssystemer som GPT-2, kan i betydelig grad opprettholde samfunnsmessige fordommer. Disse skjevhetene stammer ofte fra dataene som brukes til å trene disse modellene, som kan reflektere eksisterende sosiale stereotyper og ulikheter. Når slike skjevheter er innebygd i maskinlæringsalgoritmer, kan de manifestere seg på forskjellige måter, noe som fører til forsterkning og forsterkning av fordommer.
Kilder til skjevheter i språkmodeller
1. Treningsdata: Den primære kilden til skjevhet i språkmodeller er treningsdataene. Disse datasettene er vanligvis enorme og hentet fra internett, som iboende inneholder partisk informasjon. For eksempel kan språkmodeller trent på store tekstkorpus lære og gjenskape kjønns-, rase- eller kulturelle skjevheter som finnes i disse tekstene. Hvis en modell er trent på data som uforholdsmessig representerer visse demografier eller synspunkter, vil den sannsynligvis reflektere disse skjevhetene.
2. Dataubalanse: En annen medvirkende faktor er dataubalanse. Hvis visse grupper eller perspektiver er underrepresentert i treningsdataene, kan det hende at modellen ikke gir gode resultater for disse gruppene. Dette kan resultere i partiske utganger som favoriserer de overrepresenterte gruppene. For eksempel kan det hende at en språkmodell som hovedsakelig er trent på engelske tekster fra vestlige kilder, ikke fungerer like godt når den genererer tekst i ikke-vestlige sammenhenger.
3. Modellarkitektur: Arkitekturen til selve modellen kan også introdusere skjevheter. For eksempel kan visse designvalg i modellen, for eksempel hvordan den håndterer kontekst eller prioriterer visse typer informasjon, påvirke hvilke typer skjevheter som dukker opp i utdataene.
Manifestasjoner av skjevhet i språkmodeller
1. Stereotyping: Språkmodeller kan opprettholde stereotypier ved å generere tekst som forsterker eksisterende samfunnsmessige fordommer. For eksempel kan en språkmodell generere tekst som assosierer visse yrker med spesifikke kjønn, og dermed forsterke kjønnsstereotypier.
2. Diskriminering: Skjevheter i språkmodeller kan føre til diskriminerende utganger. For eksempel kan en partisk modell generere tekst som er støtende eller skadelig for visse rase- eller etniske grupper. Dette kan ha alvorlige implikasjoner, spesielt hvis modellen brukes i applikasjoner som kundeservice eller innholdsmoderering.
3. Utelukkelse: Skjevheter kan også føre til ekskludering av visse grupper. For eksempel, hvis en språkmodell ikke er trent på forskjellige språklige data, kan den slite med å generere eller forstå tekst på mindre vanlige språk eller dialekter, og dermed ekskludere de som snakker disse språkene fra å dra full nytte av teknologien.
Reduserende skjevheter i språkmodeller
1. Diverse og representative opplæringsdata: En av de mest effektive måtene å redusere skjevheter på er å sikre at treningsdataene er mangfoldige og representative for alle relevante grupper. Dette innebærer å hente data fra et bredt spekter av demografi, kulturer og perspektiver. I tillegg er det viktig å jevnlig oppdatere treningsdataene for å gjenspeile endrede samfunnsnormer og verdier.
2. Bias Deteksjon og evaluering: Å utvikle metoder for å oppdage og evaluere skjevheter i språkmodeller er viktig. Dette kan innebære bruk av skjevhetsmålinger og benchmarks for å vurdere tilstedeværelsen og omfanget av skjevhet i modellutdata. For eksempel kan forskere bruke verktøy som Word Embedding Association Test (WEAT) for å måle skjevheter i ordinnbygging.
3. Rettferdighetsbevisste algoritmer: Implementering av rettferdighetsbevisste algoritmer kan bidra til å redusere skjevheter. Disse algoritmene er designet for å sikre at modellens utganger er rettferdige og objektive. For eksempel involverer teknikker som motstridende debiasing å trene modellen til å generere utdata som ikke kan skilles fra objektive data.
4. Regelmessige revisjoner og åpenhet: Regelmessig revisjon av språkmodeller for skjevhet er avgjørende. Dette kan innebære å gjennomføre grundige evalueringer av modellens ytelse på tvers av ulike demografiske grupper og brukstilfeller. Åpenhet i modellens utviklings- og evalueringsprosess er også viktig, siden den lar interessenter forstå og adressere potensielle skjevheter.
5. Menneske-i-løkken-tilnærminger: Å inkludere menneskelig tilsyn i modellutviklings- og distribusjonsprosessen kan bidra til å identifisere og redusere skjevheter. Dette kan innebære at menneskelige anmeldere vurderer modellens utdata for skjevhet og gir tilbakemelding for ytterligere foredling.
Eksempler på Bias Mitigation i praksis
1. OpenAIs GPT-3: OpenAI har implementert flere tiltak for å adressere skjevhet i sin GPT-3-modell. Dette inkluderer bruk av ulike opplæringsdata, gjennomføring av omfattende evalueringer av modellens resultater og innlemming av tilbakemeldinger fra eksterne anmeldere. I tillegg har OpenAI utviklet verktøy for å oppdage og redusere skjevheter, for eksempel bruk av rettferdighetsbevisste algoritmer.
2. Googles BERT: Google har også tatt skritt for å adressere skjevhet i sin BERT-modell. Dette inkluderer bruk av mangfoldige og representative opplæringsdata, gjennomføring av regelmessige revisjoner av modellens ytelse, og implementering av teknikker for skjevhetsdeteksjon og avbøtende tiltak. Google har også gjort en innsats for å øke åpenheten i modellens utviklingsprosess.
3. Microsofts Turing-NLG: Microsofts Turing-NLG-modell inkorporerer flere skjevhetsbegrensningsteknikker, inkludert bruk av ulike treningsdata og rettferdighetsbevisste algoritmer. Microsoft har også gjennomført omfattende evalueringer av modellens resultater og implementert regelmessige revisjoner for å sikre rettferdighet og åpenhet.
Å adressere skjevheter i språkmodeller er en kompleks og pågående utfordring som krever en mangefasettert tilnærming. Ved å sikre mangfoldige og representative opplæringsdata, utvikle metoder for skjevhetsdeteksjon og -evaluering, implementere rettferdighetsbevisste algoritmer, gjennomføre regelmessige revisjoner og opprettholde åpenhet, og innlemme menneskelig tilsyn, er det mulig å dempe skjevheter og utvikle mer rettferdige og rettferdige språkmodeller.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning:
- Hva er de primære etiske utfordringene for videre utvikling av AI- og ML-modeller?
- Hvordan kan prinsippene for ansvarlig innovasjon integreres i utviklingen av AI-teknologier for å sikre at de distribueres på en måte som gagner samfunnet og minimerer skade?
- Hvilken rolle spiller spesifikasjonsdrevet maskinlæring for å sikre at nevrale nettverk tilfredsstiller essensielle krav til sikkerhet og robusthet, og hvordan kan disse spesifikasjonene håndheves?
- Hvordan kan motstandsdyktig opplæring og robuste evalueringsmetoder forbedre sikkerheten og påliteligheten til nevrale nettverk, spesielt i kritiske applikasjoner som autonom kjøring?
- Hva er de viktigste etiske vurderingene og potensielle risikoene forbundet med implementering av avanserte maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner?
- Hva er de primære fordelene og begrensningene ved å bruke Generative Adversarial Networks (GAN) sammenlignet med andre generative modeller?
- Hvordan balanserer moderne latente variable modeller som inverterbare modeller (normaliserende strømmer) mellom uttrykksevne og håndterbarhet i generativ modellering?
- Hva er reparameteriseringstrikset, og hvorfor er det viktig for opplæringen av Variational Autoencoders (VAEs)?
- Hvordan letter variasjonsinferens trening av vanskelige modeller, og hva er hovedutfordringene knyttet til det?
- Hva er de viktigste forskjellene mellom autoregressive modeller, latente variable modeller og implisitte modeller som GAN-er i sammenheng med generativ modellering?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning