如何通过Clarify帮助机器学习开发者检测意外偏差

在最近的re:Invent机器学习主题演讲中，某中心云服务机器学习副总裁宣布推出Amazon SageMaker Clarify新服务。该服务帮助客户检测数据和机器学习模型中的统计偏差，并解释模型为何做出特定预测。Clarify通过让开发者更好地理解和解释机器学习模型的预测过程，节省了大量时间和精力。

当前开发者的挑战

开发者如今需要处理日益增长的数据量和更复杂的机器学习模型。为了在这些复杂模型和数据集中检测偏差，开发者必须依赖充满自定义代码方案的开源库，这些方案在不同机器学习框架间缺乏一致性。这种繁琐的方法需要大量手动工作，且往往发现偏差时为时已晚。

某机构学者、宾夕法尼亚大学计算机科学教授指出：“目前想要进行实际偏差检测，要么自己实现，要么使用质量参差不齐的开源库。这些库通常维护不善或缺乏文档，很多时候只是提供学术论文实验代码而已。”

Shapley值的应用

面对现代机器学习模型日益增长的复杂性，科学团队从1951年的概念中寻找解决方案——Shapley值。这种方法源于博弈论，考虑各种可能的输入和输出，提供"特征值在所有可能组合中的平均边际贡献"。该方法的全面性意味着即使面对复杂模型和多个输入，也能帮助理解输入集的相对权重。

“Clarify使用Shapley值对模型或数据集运行一系列实验，然后通过可视化方式量化这些输入的重要性程度，“教授解释道，“这种方法的优点在于它是模型无关的，通过输入输出实验给出不同输入对输出决策的相对重要性。”

全流程偏差检测

科学团队确保Clarify具有全面的视角，让普通开发者和数据科学家能够在整个机器学习工作流程中检测偏差，包括数据准备、训练和推理阶段。这种全面性正是通过模型无关的设计实现的：“每个步骤都避免对用户构建的模型类型做出强假设。”

实际应用场景

当模型构建者发现模型的预测与特定输入高度相关时，这些预测可能不符合其公平性定义。例如贷款公司发现模型预测存在偏差时，需要理解为何模型对信用价值相同的A组和B组给出不同的贷款批准率。

Clarify可以检查表格数据，帮助建模者发现可能存在的差距。数据偏差检测功能会指出：“在这些列中，某些特征可能存在过度或不足的代表性，如果不加以解决可能导致歧视性结果。”

集成监控与预警

Clarify与模型监控服务集成，使用户能够配置警报系统，当模型超过特定偏差指标阈值时发出通知。这可能受到多种因素影响，包括缺乏构建准确预测所需的正確数据。例如，Clarify可以指示建模者是否拥有足够多的特定申请人群数据来获得准确预测。

未来发展方向

Clarify科学团队已经在探索未来应用，研究领域包括算法公平性、机器学习以及可解释AI。团队成员在这些主题的学术文献中广泛发表论文，并努力在Clarify开发中平衡公平性科学与工程解决方案及实际产品设计。

“不仅能够识别模型中的问题，还拥有以不同方式训练模型的工具，这将大大有助于减轻偏差，“教授表示，“知道存在问题很好，但拥有解决方案更好。”

最佳实践建议

领导Clarify科学工作的首席应用科学家强调：“偏差和公平性的概念高度依赖于应用场景，选择要测量偏差的属性以及偏差指标可能需要社会、法律和其他非技术考虑的指导。为了在实践中成功采用公平性意识和可解释AI方法，在产品、政策、法律、工程、AI/ML团队以及最终用户和社区等关键利益相关者之间建立共识和实现合作非常重要。此外，在机器学习生命周期的每个阶段（问题形成、数据集构建、算法选择、模型训练过程、测试过程、部署和监控/反馈）都应考虑公平性和可解释性因素。”