سوگیری‌ها در مدل‌های یادگیری ماشینی، مانند مواردی که در سیستم‌های تولید زبان مانند GPT-2 یافت می‌شوند، از چه راه‌هایی می‌توانند تعصب‌های اجتماعی را تداوم بخشند، و چه اقداماتی می‌توان برای کاهش این سوگیری‌ها انجام داد؟

/ / منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/ADL یادگیری عمیق پیشرفته, نوآوری مسئولانه, نوآوری مسئول و هوش مصنوعی, بررسی امتحان

تعصبات در مدل‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه در سیستم‌های تولید زبان مانند GPT-2، می‌تواند به طور قابل‌توجهی تعصبات اجتماعی را تداوم بخشد. این سوگیری‌ها اغلب از داده‌های مورد استفاده برای آموزش این مدل‌ها ناشی می‌شوند که می‌توانند کلیشه‌ها و نابرابری‌های اجتماعی موجود را منعکس کنند. هنگامی که چنین سوگیری‌هایی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین گنجانده می‌شوند، می‌توانند به روش‌های مختلف ظاهر شوند و منجر به تقویت و تقویت دیدگاه‌های تعصب‌آمیز شوند.

منابع سوگیری در مدل های زبانی

1. داده های آموزش: منبع اصلی سوگیری در مدل های زبانی، داده های آموزشی است. این مجموعه داده‌ها معمولاً گسترده هستند و از اینترنت که ذاتاً حاوی اطلاعات جانبدارانه هستند، تهیه می‌شوند. برای مثال، مدل‌های زبانی آموزش‌دیده بر روی مجموعه‌های متنی بزرگ ممکن است سوگیری‌های جنسیتی، نژادی یا فرهنگی موجود در آن متون را یاد بگیرند و تکرار کنند. اگر مدلی بر روی داده‌هایی آموزش ببیند که به طور نامتناسبی دموگرافیک یا دیدگاه‌های خاصی را نشان می‌دهند، احتمالاً منعکس کننده آن سوگیری‌ها خواهد بود.

2. عدم تعادل داده ها: یکی دیگر از عوامل موثر عدم تعادل داده ها است. اگر گروه ها یا دیدگاه های خاصی در داده های آموزشی کمتر ارائه شوند، ممکن است مدل برای آن گروه ها عملکرد خوبی نداشته باشد. این می‌تواند منجر به خروجی‌های مغرضانه شود که به نفع گروه‌هایی است که بیش از حد نشان داده شده‌اند. به عنوان مثال، یک مدل زبانی که عمدتاً بر روی متون انگلیسی از منابع غربی آموزش داده شده است، ممکن است هنگام تولید متن در زمینه‌های غیر غربی به خوبی عمل نکند.

3. معماری مدل: معماری خود مدل نیز می تواند سوگیری ها را معرفی کند. برای مثال، انتخاب‌های طراحی خاص در مدل، مانند نحوه مدیریت بافت یا اولویت‌بندی انواع خاصی از اطلاعات، می‌تواند بر انواع سوگیری‌هایی که در خروجی ظاهر می‌شوند، تأثیر بگذارد.

تظاهرات سوگیری در مدل های زبانی

1. کلیشه سازی: مدل های زبانی می توانند با تولید متنی که تعصبات اجتماعی موجود را تقویت می کند، کلیشه ها را تداوم بخشند. به عنوان مثال، یک مدل زبان ممکن است متنی تولید کند که مشاغل خاصی را با جنسیت های خاص مرتبط می کند و در نتیجه کلیشه های جنسیتی را تقویت می کند.

2. تبعیض: سوگیری در مدل های زبانی می تواند منجر به خروجی های تبعیض آمیز شود. برای مثال، یک مدل مغرضانه ممکن است متنی ایجاد کند که برای گروه‌های نژادی یا قومی خاص توهین‌آمیز یا مضر باشد. این می تواند پیامدهای جدی داشته باشد، به ویژه اگر این مدل در برنامه هایی مانند خدمات مشتری یا تعدیل محتوا استفاده شود.

3. حذف: سوگیری ها همچنین می تواند منجر به حذف گروه های خاصی شود. به عنوان مثال، اگر یک مدل زبان بر روی داده‌های زبانی متنوع آموزش ندیده باشد، ممکن است برای تولید یا درک متن در زبان‌ها یا لهجه‌های کمتر رایج مشکل داشته باشد و در نتیجه گویشوران آن زبان‌ها را از بهره‌مندی کامل از این فناوری محروم کند.

کاهش تعصب در مدل های زبانی

1. داده های آموزشی متنوع و نمایندگی: یکی از مؤثرترین راه‌ها برای کاهش تعصب، اطمینان از متنوع بودن داده‌های آموزشی و نماینده همه گروه‌های مرتبط است. این شامل منبع‌یابی داده‌ها از طیف گسترده‌ای از جمعیت‌شناسی، فرهنگ‌ها و دیدگاه‌ها است. به‌علاوه، به‌روزرسانی منظم داده‌های آموزشی برای انعکاس هنجارها و ارزش‌های اجتماعی در حال تغییر، مهم است.

2. تشخیص و ارزیابی سوگیری: توسعه روش هایی برای تشخیص و ارزیابی سوگیری در مدل های زبانی مهم است. این می تواند شامل استفاده از معیارهای سوگیری و معیارها برای ارزیابی حضور و میزان سوگیری در خروجی های مدل باشد. به عنوان مثال، محققان می توانند از ابزارهایی مانند آزمون انجمن جاسازی کلمه (WEAT) برای اندازه گیری سوگیری ها در جاسازی کلمات استفاده کنند.

3. الگوریتم های آگاهی از انصاف: پیاده‌سازی الگوریتم‌های آگاه از انصاف می‌تواند به کاهش تعصب کمک کند. این الگوریتم‌ها برای اطمینان از منصفانه و بی‌طرفانه بودن خروجی‌های مدل طراحی شده‌اند. به عنوان مثال، تکنیک هایی مانند انحراف خصمانه شامل آموزش مدل برای تولید خروجی هایی است که از داده های بی طرفانه قابل تشخیص نیستند.

4. ممیزی منظم و شفافیت: ممیزی منظم مدل های زبان برای سوگیری ضروری است. این می تواند شامل انجام ارزیابی های کامل از عملکرد مدل در گروه های مختلف جمعیتی و موارد استفاده باشد. شفافیت در فرآیند توسعه و ارزیابی مدل نیز مهم است، زیرا به ذینفعان اجازه می‌دهد سوگیری‌های بالقوه را درک کرده و به آن رسیدگی کنند.

5. رویکردهای انسان در حلقه: گنجاندن نظارت انسانی در فرآیند توسعه و استقرار مدل می تواند به شناسایی و کاهش تعصبات کمک کند. این می تواند شامل ارزیابی خروجی های مدل از نظر سوگیری و ارائه بازخورد برای اصلاح بیشتر باشد.

نمونه هایی از کاهش تعصب در عمل

1. GPT-3 OpenAI: OpenAI اقدامات متعددی را برای مقابله با سوگیری در مدل GPT-3 خود اجرا کرده است. این شامل استفاده از داده‌های آموزشی متنوع، انجام ارزیابی‌های گسترده از خروجی‌های مدل، و ترکیب بازخورد از بازبینان خارجی است. علاوه بر این، OpenAI ابزارهایی را برای تشخیص و کاهش تعصب توسعه داده است، مانند استفاده از الگوریتم‌های آگاه از انصاف.

2. برت گوگل: گوگل همچنین اقداماتی را برای مقابله با سوگیری در مدل BERT خود انجام داده است. این شامل استفاده از داده‌های آموزشی متنوع و معرف، انجام ممیزی منظم از عملکرد مدل، و اجرای تکنیک‌هایی برای تشخیص و کاهش تعصب است. گوگل همچنین تلاش هایی را برای افزایش شفافیت در فرآیند توسعه مدل انجام داده است.

3. Turing-NLG مایکروسافت: مدل Turing-NLG مایکروسافت چندین تکنیک کاهش سوگیری را شامل می‌شود، از جمله استفاده از داده‌های آموزشی متنوع و الگوریتم‌های آگاه از انصاف. مایکروسافت همچنین ارزیابی‌های گسترده‌ای از خروجی‌های مدل انجام داده و ممیزی‌های منظم را برای اطمینان از عدالت و شفافیت اجرا کرده است.

پرداختن به سوگیری ها در مدل های زبانی یک چالش پیچیده و مداوم است که نیازمند رویکردی چند وجهی است. با اطمینان از داده‌های آموزشی متنوع و نماینده، توسعه روش‌هایی برای تشخیص و ارزیابی سوگیری، اجرای الگوریتم‌های آگاه از انصاف، انجام ممیزی‌های منظم و حفظ شفافیت، و گنجاندن نظارت انسانی، می‌توان تعصبات را کاهش داد و مدل‌های زبانی منصفانه‌تر و منصفانه‌تری ایجاد کرد.

سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/ADL یادگیری عمیق پیشرفته:

سوالات و پاسخ های بیشتر را در آموزش عمیق پیشرفته EITC/AI/ADL مشاهده کنید

پرسش و پاسخ بیشتر:

برچسب ها: , , , , ,