Какие проблемы стоят за токсичностью и предвзятостью ИИ?
Ну что, дорогие друзья, вот вам лайфхак от сердца — про ИИ, а именно про его недостатки, которые говорят как раздраженные соседи: "А где мой алгоритмический кофе?". Да, встречи с этими ребятами случаются, и вся вина на их токсичности и предвзятости.
Токсичность в ИИ — это когда модели начинают "плеваться" неприятной лексикой или нежелательными комментариями. Это как если бы ваш кот вдруг заговорил человеческим языком, но сказал бы нечто крайне непристойное. Проблема-то не из простых!
А вот предвзятость в ИИ — нечто тоньше и деликатнее, но оттого опаснее. Представьте, что ваш блендер делает смузи только из базилика, потому что для него "все зелёное на вкус — это базилик". Весело, не так ли? Нет, это уже не смешно. Предвзятость проникает в алгоритмы, как пыль под старый ковер, и её очень сложно удалить.
А с чего начинается беда?
Все корни уходят в данные и сами нейросетки. Если вы кормите модель данными, как мишку перцем, получите такую реакцию. Так вот, если вы обучаете свой алгоритм на токсичных или предвзятых данных, готовьтесь к тому, что он и будет импровизировать в том же духе.
Возьмем компанию из вашего любимого Ростова-на-Дону – "Зефирочка". Она пыталась создать ИИ, чтобы автоматизировать работу с клиентами. Что ж, модель честно отвечала клиентам на все вопросы, но… однажды вежливое отношение ушло в отпуск. И вот ответ: “Ваш вопрос глупый!”, милого клиента заставил задуматься о смене поставщика. И это было не про свежесть зефиров. Убыток составил 10% месячного дохода, а это почти половина ставки на весь отдел продаж. Вот такие пироги, или лучше сказать — вот такие зефиры.
Куда это все ведет?
Наши ИИ становятся как подростки, которым вдруг дали власть быть мудрыми взрослыми. У них есть цель выглядеть компетентными, но из-за токсичных или предвзятых данных они могут принять непредсказуемое направление.
Добавим немного технического сленга — есть такое явление, как "когнитивная ошибка". Это когда алгоритм начинает вслед за плохими данными делать выводы неправильные. Возьмите примеры с услугами, которые через черные ящики нейросетей должны отсеивать лучших кандидатов, но фильтруют всех подряд как неуклюжих претендентов. Да, это именно как в фильме "Черное зеркало".
Если вдруг наш алгоритм "ухватится" за данные, где предпочитают одного человека другому не по заслугам, даже если тот другой обладает лучшими качествами, даже самым безобидным чат-ботом можно будет устраивать фотосессии с табличкой "Токсичный!".
Методы и подходы для понижения токсичности
Во-первых, очистка данным или "легкое обаятельное дело", если размышлять по-простому. Это процесс фильтрации, выборки и препарирования данных для того, чтобы Общероссийская организация ИИ не писалась в справочники как организация с дурной репутацией.
В-третьих, если ваша модель "взята в плен" отклоняющимися данными — используем "переливание" моделей и алгоритмов, как для обновлений в iOS, делая моделям регулярные наблюдения-осмотры. Трендовые ребята используют методы активного обучения — это как фитнес для ваших данных. Они делают этот процесс адаптивным и стремительно вероятностным, чтобы убрать из модели всю злоупотребляющую худобу.
А какие есть конкретные инструменты для этого благого дела? Из отечественных можно вспомнить Яндекс DataLens, для более международных знаний вам пригодятся Google TensorFlow или OpenAI среды, если ваш софт потянет VPN-тяжести.
Так что, друзья, в борьбе с токсичностью и предвзятостью в ИИ важно контролировать и формат данных, и создаваемые алгоритмы. Ведь никто не хочет иметь ИИ с настроением "Как ты смеешь просить меня об этом?". Пышно, не правда ли?
Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Хотите генерить идеи контента для соцсетей, сайта и блоге? Забирайте решение тут: https://clck.ru/3G3asi
Телеграм-бот с 60+ нейроинструментами. Тексты, картинки, видео, все самые ТОПовые модели тут, забирай: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
Адаптация моделей под чистые данные
Теперь нам нужно перейти к следующему шагу — адаптации моделей под очищенные данные. Если первый этап похож на беззаботный субботний вечер за чисткой картошки, то теперь мы явно приближаемся к хитрому и сложному этапу, где не всё так просто.
Включим в работу регуляризацию — это метод, который помогает предотвратить переобучение модели. Когда добавляем дополнительный “вес” к критериям, наша модель становится более “умной”. Она учится игнорировать шумы и токсичность в данных. Вот именно как мы игнорируем неприятные разговоры соседа о его кошках. Не хотите же вы, чтобы ваш ИИ впитывал все солнечные побрякушка и стало бы работать, как глухой после смотрин? Тогда отрегулируйте параметр регуляризации на верном уровне.
Отбор фич и их влияние
Вот вам секрет, который не ест мыло — отбор фич! Сильно упрощая: это когда мы выбираем только те данные, которые действительно важны. Иначе, без этого процесса, получается как с едалками — застолие, на котором все сядут, но по итогу будут без штанов после запой-чата. Они наберутся всего лишь спама и чуши.
Вот и стоит задуматься, какие фичи нам нужны. Напоминает игру в “угадай игрушку”: нужно отсеять четко то, что должно остаться, а всё лишнее — в мусорку. Если у вас есть уже слой очищенных данных, следующие шаги должны включать использование различных техник для уменьшения искажений и нахождения эффективных фич. Такой выбор могу сделать как TensorFlow, так и отечественные сервисы, а также библиотека scikit-learn.
Запрет на внедрение стереотипов
Давайте поговорим о стереотипах. Обратите внимание на свои данные: если в них много предвзятых фактов — ваше приложение будет выполнять "авторитетный" алгоритм, который ведет к бабушкам на ощупь. К сожалению, лучше убить модель, чем использовать её с невыносимыми предвзятостями. Используйте для подготовки своих моделей дебайзинг — это когда вы запрашиваете у данных их полное резюме и документацию, смотрите, что да как.
Методов, кстати, можно поизучать более подробно. Тот же Fairness Toolkit, например, делает вещи с данными так, что будет парниша на веселье, а не стоит упираться в стереотипы. Хорошая модель будет самофинансироваться, как только выберет границы на линиях и обреченных на успех клиентов. Так что, если ваши данные полны невероятных стереотипов — выбрасывайте их, как старую обувь.
Регулярная проверка и мониторинг модели
После всех этих динамичных действий остается важный момент — это мониторинг и проверка ваших моделей. Знаете, как только завели машинку времени, нужно уследить за парадоксами. Так что, старайтесь выкатывать регулярные проверки результатов и делать тесты на данных. Если, не дай бог, модель начала выдавать вам на гора франкенштейн-ответы, как ракету, времени тратить не стоит.
Здесь на помощь могут прийти такие сервисы, как АгентПлюс или Kite, и ведите статистику на предмет уязвимостей. В критической ситуации вам необходимы лицензированные и сертифицированные инструменты — не поленитесь задействовать такие аналоги. Лучше меньше, да лучше, чем “загадочный ассортимент”.
Заключение важного процесса
И вот мы подошли к сути: собственно вести борьбу с токсичностью и предвзятостью в ИИ — это настоящая философия данных. Убедитесь, что ваши модели обучались на чистых данных, правильно отобранных фичах и качестве! Если даже в какой-то момент у вас начнет возникать вопрос "почему эта модель ведет себя как мой дядя на свадьбе?" — можете быть уверенными, стоит заново навести порядок в безопасности данных и учете.
А главное, мой дорогой читатель, не забывайте об внедрении прозрачности в модели, а также открытости. Это залог успеха!
Хочешь узнать, какие автоматизации нужны твоему бизнесу уже вчера? Тогда забирай список тут: https://clck.ru/3PFevb
