了解如何识别和减轻人工智能中的数据集偏差,以确保为现实世界的应用提供公平、准确和可靠的机器学习模型。
当用于训练机器学习(ML)模型的数据不能代表部署该模型的真实环境时,就会出现数据集偏差。这种代表性的缺乏会导致结果偏差、性能低下和结果不公平。这是人工智能(AI)领域面临的一个重大挑战,尤其是在计算机视觉(CV)等领域,模型直接从视觉数据中学习模式。如果训练数据集包含不平衡或反映了历史偏见,由此产生的人工智能模型将可能继承并可能放大这些问题,从而使数据集偏见成为人工智能总体偏见的主要来源。
数据集偏差并不是一个单一的问题,在数据收集和注释过程中,它可以通过多种方式表现出来:
正如Ultralytics 关于了解人工智能偏见的博客等资源所强调的那样,了解这些来源对于减轻其影响至关重要。
数据集偏差可能造成严重后果,影响模型性能和社会公平性:
必须将数据集偏差与类似术语区分开来:
减轻数据集偏差需要在整个ML 工作流程中采取积极主动的策略:
通过有意识地解决数据集偏差问题,开发人员可以创建更强大、更可靠、更公平的人工智能系统。关于机器学习中的偏见与公平性调查 "等研究调查以及ACM FAccT 等会议的讨论都能提供更多见解。