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Etapas del procesamiento de mitigación de sesgos

2010
Científicos de datos colaboran en técnicas de mitigación de sesgos en inteligencia artificial.

(Imagen generada únicamente con fines ilustrativos)

Las técnicas de mitigación de sesgos algorítmicos se clasifican en tres etapas principales con respecto al proceso de entrenamiento del modelo. Los métodos de preprocesamiento modifican los datos de entrenamiento (por ejemplo, reponderación, remuestreo). Los métodos de procesamiento incorporan restricciones de equidad directamente en el algoritmo de aprendizaje del modelo. Los métodos de posprocesamiento ajustan las predicciones del modelo después de que se hayan realizado para mejorar la equidad.

Esta clasificación en tres partes proporciona un marco estructurado para abordar el sesgo. El preprocesamiento se centra en los datos; su objetivo es crear un conjunto de datos «justo» antes de que el modelo lo procese. Técnicas como la reponderación asignan diferente importancia a los puntos de datos para contrarrestar los desequilibrios, mientras que el sobremuestreo o el submuestreo ajustan el número de instancias de diferentes grupos. Este enfoque es independiente del modelo, pero puede alterar la distribución subyacente de los datos.

El procesamiento interno se centra en el modelo. Modifica la función objetivo del algoritmo de aprendizaje para incluir un término de penalización por injusticia. Por ejemplo, un modelo podría optimizarse para maximizar la precisión y, al mismo tiempo, minimizar la diferencia en las tasas de error entre grupos. Esto puede dar lugar a soluciones más integradas, pero requiere modificar el algoritmo principal, lo que lo hace menos flexible.

El posprocesamiento se centra en la predicción. Toma los resultados de un modelo entrenado, potencialmente sesgado, y los ajusta para satisfacer un criterio de equidad. Esto puede implicar modificar los umbrales de clasificación para diferentes grupos. Es el método menos invasivo, ya que trata el modelo como una caja negra, pero puede reducir su utilidad general y parecer improvisado. La elección de la etapa depende de factores como el acceso a los datos de entrenamiento, la capacidad de modificar el modelo y los objetivos específicos de equidad.

UNESCO Nomenclature: 1203
Ciencias de la computación

Tipo

Sistema abstracto

Ruptura

Sustancial

Uso

Uso generalizado

Precursores

  • techniques for handling imbalanced datasets in machine learning
  • constrained optimization methods in mathematics
  • development of fairness metrics to serve as objectives or constraints
  • the overall growth of machine learning as a field

Aplicaciones

  • the AIF360 toolkit by IBM, which implements algorithms from all three categories
  • La herramienta What-If de Google permite explorar el comportamiento del modelo y la equidad.
  • fairlearn, an open-source python package for assessing and improving fairness
  • commercial AI platforms offering built-in bias detection and mitigation features

Patentes:

NA

Ideas para posibles innovaciones

  • hybrid mitigation strategies that combine techniques from multiple stages
  • automated machine learning (AutoML) platforms that select the optimal mitigation strategy for a given problem
  • meta-learning approaches that learn how to apply fairness interventions across different tasks
  • reinforcement learning agents trained to make sequences of decisions that are fair over the long term
  • differential privacy techniques integrated with bias mitigation to ensure both fairness and privacy
  • hardware accelerators specifically designed to run fairness-constrained optimization algorithms efficiently
  • a ‘fairness firewall’ that acts as a post-processing layer for any API-based AI service
  • auditable logging systems that track which mitigation techniques were applied and their impact
  • domain-specific mitigation libraries tailored for industries like healthcare or finance
  • generative adversarial networks (GANs) that generate fair synthetic data as a pre-processing step
Relacionado con: mitigación de sesgos, preprocesamiento, procesamiento interno, postprocesamiento, aprendizaje automático justo, reponderación, remuestreo, restricciones de equidad, equidad algorítmica, ética de la IA.

Contexto histórico

Entorno de programación R con herramientas de análisis estadístico e interfaz de codificación.

El lenguaje de programación R

R es un entorno de software libre para computación estadística y gráficos, y un dialecto del lenguaje de programación S. Fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. R se considera una implementación alternativa de S, con semántica derivada de Scheme, que introdujo características potentes como el alcance léxico, ausente en los primeros lenguajes de programación S.
Estación de trabajo informática con interfaz de programación R y gráficos estadísticos en ingeniería de software.

La Red Integral de Archivos R (CRAN)

CRAN es el repositorio principal del software R, su documentación y miles de paquetes de extensión aportados por los usuarios. Se trata de una red de servidores FTP y web en todo el mundo que almacena versiones idénticas y actualizadas del código y la documentación de R. Este sistema centralizado, pero distribuido, es fundamental para el ecosistema de R, ya que garantiza un fácil acceso y reproducibilidad para usuarios de todo el mundo.
Reunión de gestión ágil de proyectos con un equipo diverso en una oficina moderna.

Gestión ágil de proyectos

La gestión ágil de proyectos es un enfoque iterativo para la ejecución de proyectos a lo largo de su ciclo de vida. Divide los proyectos grandes en tareas más pequeñas y manejables que se completan en iteraciones cortas o sprints. Esto permite la reevaluación frecuente, la adaptación de planes y la flexibilidad ante los cambios. Prioriza la colaboración con el cliente, el software funcional y la respuesta al cambio por encima de la documentación exhaustiva y los planes rígidos.

Etapas del procesamiento de mitigación de sesgos

Equipo de científicos de datos que analizan la confusión algorítmica en aplicaciones de IA.

Confusión algorítmica

Algorithmic confounding occurs when a proxy variable used by an algorithm is correlated with a protected attribute (like race or gender) and also with the outcome of interest. The algorithm may inadvertently learn to discriminate based on the protected attribute by using the proxy, even if the protected attribute itself is explicitly excluded from the model's input data.
1993
1997-04-23
2001
2010
2020
1990
1993
1998
2010
2016
Ingeniero de software que optimiza la compilación JIT en un entorno de trabajo moderno.

Compilación Justo a Tiempo (JIT)

La compilación justo a tiempo (JIT) es un enfoque híbrido que combina características de compilación e interpretación. En lugar de compilar código con anticipación (AOT), un compilador JIT traduce el código de bytes a código máquina nativo en tiempo de ejecución, justo antes de su ejecución. Esto permite optimizaciones dinámicas basadas en el comportamiento real en tiempo de ejecución, lo que a menudo mejora el rendimiento en comparación con la interpretación pura.
Laboratorio de pruebas de usabilidad con participantes que evalúan interfaces digitales en la interacción persona-ordenador.

Los cinco componentes de usabilidad de Nielsen

Jakob Nielsen, un destacado consultor de usabilidad en UI y diseño web principalmente, definió la usabilidad a través de cinco componentes de calidad: Capacidad de aprendizaje (¿qué tan fácil es para los usuarios realizar tareas básicas la primera vez?), Eficiencia (¿qué tan rápido pueden realizar las tareas una vez aprendidas?), Memorabilidad (¿pueden los usuarios restablecer la competencia después de un período de no usarlo?), Errores (¿cuántos errores cometen los usuarios?) y Satisfacción (¿qué tan agradable es de usar?).
Laboratorio de pruebas de usabilidad donde los usuarios evalúan aplicaciones de software en la interacción persona-ordenador.

Definición de usabilidad según ISO 9241-11

La norma internacional ISO 9241-11 define la usabilidad como el grado en que un producto puede ser utilizado por usuarios específicos para alcanzar objetivos específicos con eficacia, eficiencia y satisfacción en un contexto de uso específico. Esta definición proporciona un marco para medir la usabilidad, desglosándola en tres componentes distintos y cuantificables, yendo más allá de las evaluaciones puramente subjetivas.
Espacio de trabajo de programación R con herramientas de análisis de datos Tidyverse y visualizaciones ggplot2.

El ecosistema R Tidyverse

Tidyverse es una colección de paquetes de R diseñados para la ciencia de datos que comparten una filosofía de diseño, una gramática y estructuras de datos subyacentes. Desarrollado por Hadley Wickham y otros, proporciona un conjunto de herramientas consistente y potente para la importación, ordenación, transformación, visualización y modelado de datos. Entre los paquetes clave se incluyen `ggplot2`, `dplyr`, `tidyr` y `readr`, que se integran mediante tuberías.
Equipo de científicos de datos analizando métricas de equidad en aprendizaje automático.

Teorema de imposibilidad de equidad (aprendizaje automático)

In fair machine learning, impossibility theorems demonstrate that it is mathematically impossible for an algorithm to satisfy multiple, seemingly intuitive fairness criteria simultaneously, except in trivial cases. For example, an algorithm cannot generally satisfy both demographic parity (equal positive rates across groups) and equalized odds (equal true positive and false positive rates across groups) if the base rates differ between groups.

(Si la fecha es desconocida o no es relevante, por ejemplo "mecánica de fluidos", se proporciona una estimación redondeada de su aparición notable)

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