Topic：算法偏见：看不见的“裁决者”
我们生活在被AI算法包围的时代。技术的进步致使AI突破过去的使用边界，进入到更深层次的决策领域，并对我们的生活产生重要影响。AI成为了招聘面试官，成为了量刑助手，成为了裁决入学申请的老师……这项技术无疑为我们带来了便利。但同时，一个更加不容忽视的问题也浮出水面——算法偏见。
据BBC11月1日报道，苹果公司联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克在社交媒体上发声称，苹果信用卡给他的信用额度是他夫人的10倍，尽管夫妻俩并没有个人单独的银行账户或任何个人资产。这不禁让人思考，苹果公司的信用额度算法是否存在性别歧视？
事实上，被歧视的不仅是女性，偏见蔓延的领域也远不止银行贷款额。本期特写，我们就从典型的算法偏见类型说起，细细追究，偏见到底是如何钻进机器大脑，而未来我们又将以何来对抗偏见？
算法偏见的典型类别
■技术的包容性不足
加纳裔科学家Joy Buolamwini一次偶然发现，人脸识别软件竟无法识别她的存在，除非带上一张白色面具。有感于此，Joy发起了Gender Shades研究，发现IBM、微软和旷视Face++三家的人脸识别产品，均存在不同程度的女性和深色人种“歧视”（即女性和深色人种的识别正确率均显著低于男性和浅色人种），最大差距可达34.3%。
这个问题的本质，其实是人脸识别技术对不同群体的包容度不足。正如我们开发一款产品时，天然容易切合中青年人的使用习惯，而忽略其对老龄或儿童带来的使用后果，又或者将残障人士排除在使用者之外。
图源：算法正义联盟官网
■ 预测、决策不公
如果包容性问题更多指向的是少数族裔或女性，那么预测和决策不公就更可能发生在任何人身上。比如，招聘偏见。今年11月被高盛、希尔顿、联合利华等名企采用的AI面试工具——HireVue，它的决策偏好让人匪夷所思：AI 分不清你皱眉是因为在思考问题，还是情绪不佳（暗示性格易怒）；英国达勒姆警方使用了数年的犯罪预测系统，将黑人是罪犯的概率定为白人的两倍，还喜欢把白人定为低风险、单独犯案。（DeepTech深科技）
当下生活中，AI参与评估决策的领域远不止此。除了犯罪、就业，还包括金融、医疗等领域。AI决策依赖于对人类决策偏好和结果的学习，机器偏见实质上投射出了根植于社会传统的偏见。
■ 偏见的展示
在搜索引擎输入“CEO”，会出现一连串男性白人面孔；有人将关键字换成“黑人女孩”，甚至出现过大量的色情内容。微软开发的机器人Tay，在twitter上线仅一天便被下架，原因是受到用户的影响，出现了种族歧视和偏激言论。（THU数据派）这种偏见，既来源于用户交互中的学习，又重新被AI产品赤裸呈递给更广大的受众，从而产生了连锁的偏见循环。
算法的偏见来自哪里？
算法并不会生而歧视，工程师也很少刻意将偏见教给算法。那偏见究竟从何而来？这个问题与人工智能背后的核心技术——机器学习休戚相关。
机器学习过程可化约为如下步骤，而为算法注入偏见的主要有三个环节——数据集构建、目标制定与特征选取（工程师）、数据标注（标注者）。
■ 数据集：偏见的土壤
数据集是机器学习的基础，如果数据集本身缺乏代表性，就不能够客观地反映现实情况，算法决策就难免有失公允。
这一问题的常见表现为配比偏差，出于数据采集的便利性，数据集往往会倾向更“主流”、可获取的群体，从而在种族、性别层面分布不均。
Facebook曾宣布，经世界上人脸识别最知名数据集之一的Labeled Faces in the Wild测试，其面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时，却发现这个数据集中有近77%的男性，同时超过80%是白人。（全媒派）这就意味着，以此训练的算法在识别特定群体时可能会出问题，比如在Facebook的照片识别中，女性和黑人很可能无法被准确标记出来。
另一种情况是，现存的社会偏见被带入数据集。当原始数据本就是社会偏见作用的结果，算法也会习得其中的偏见关系。
亚马逊发现，其招聘系统存在偏差的原因在于，该算法所使用的原始数据是公司的过往员工数据——过去，亚马逊聘用的男性偏多。算法学习到了数据集所表现的这一特征，因此在决策中更容易忽略女性求职者。（麻省理工科技评论）
事实上，几乎每一个机器学习算法背后的数据库都是含有偏见的。
■ 工程师：规则制定者
算法工程师从头到尾参与了整个系统，包括：机器学习的目标设定、采用哪种模型、选取什么特征（数据标签）、数据的预处理等。
不恰当的目标设定，可能从一开始就引入了偏见，比如意图通过面相来识别罪犯；不过，更典型的个人偏见代入，出现在数据特征的选取环节。
数据标签就是一堆帮助算法达成目标的判定因素。算法就好像一只嗅探犬，当工程师向它展示特定东西的气味后，它才能够更加精准地找到目标。因此工程师会在数据集中设置标签，来决定算法要学习该数据集内部的哪些内容、生成怎样的模型。
亚马逊的招聘系统中，工程师可能为算法设置了“年龄”、“性别”、“教育水平”等标签。因而在学习过往聘用决策时，算法就会识别其中的这一部分特定属性，并以此为核心构建模型。当工程师认为“性别”是一个重要的考量标准时，无疑就会影响到算法对数据的反应。
■ 打标者：无意的裁决
对于一些非结构化的数据集（如大量描述性文字、图片、视频等），算法无法对其进行直接分析。这时就需要人工为数据进行标注，提炼出结构化的维度，用于训练算法。举一个很简单的例子，有时Google Photos会请你帮助判断一张图片是否是猫，这时你就参与了这张图片的打标环节。
当打标者面对的是“猫或狗”的提问时，最坏结果不过是答错；但如果面对的是“美或丑”的拷问，偏见就产生了。作为数据的加工人员，打标者时常会被要求做一些主观价值判断，这又成为偏见的一大来源。
ImageNet就是一个典型的案例：作为世界上图像识别最大的数据库，网站上的许多图片均被手动注释，打上各种各样的细分标签。“尽管我们不可能知道这些贴标签的人本身是否带有这样的偏见。但他们定义了“失败者”、“荡妇”和“罪犯”应该长什么样……同样的问题也可能发生在看似‘无害’的标签上。毕竟，即使是‘男人’和‘女人’的定义，也有待商榷。”（全媒派）
Trevor Paglen是ImageNet Roulette项目的发起人之一，这一项目致力于展示观点、偏见甚至冒犯性的看法是如何影响人工智能的。他认为：“我们对图像的贴标签方式是我们世界观的产物，任何一种分类系统都会反映出分类者的价值观。”不同的文化背景下，人们存在着对于不同文化、种族的偏见。
打标过程正是将个人偏见转移到数据中，被算法吸纳，从而生成了带有偏见的模型。现如今，人工打标服务已成为一种典型商业模式，许多科技公司都将其海量的数据外包进行打标。这意味着，算法偏见正通过一种“隐形化”、“合法化”的过程，被流传和放大。
编者小结
由于AI技术的大量应用和黑箱原理，算法偏见早已成为一个隐匿但作用广泛的社会隐患。它会在决策中带入不公，让人脸识别技术只惠及一部分人，在搜索结果中大张旗鼓地展示偏见观点......
但是机器从未独立创造偏见，偏见习得于机器学习中的几个重要环节：从数据集的不均衡，到特征选取的偏颇，再到人工打标带入的主观性。在从人到机的迁移中，偏见习得了某种“隐匿性”与“合法性”，并被不断实践和放大。
但回过头来，技术不过是社会与人心的一面镜子。某种程度上，算法偏见就像在这个我们认为进步、美好的当下，重新呈递灰暗角落的真相并敲响警钟。因此，当谈及算法偏见的应对时，一部分努力便是要回归于人。可幸的是，即便是技术层面的自律与治理尝试，也能极大地降低偏见程度、避免偏见大幅扩张。
从性别歧视到招聘不公，如何让AI公平待人？
算法是一面镜子，映射了人类社会许多固有的偏见。
2014年，亚马逊的工程师着手开发一款人工智能招聘软件，利用算法和数据分析来筛选候选人，以此避免人类招聘官身上特有的“感情用事”问题。事与愿违，这款软件虽避免了“感情用事”问题，却在“偏见”上犯下更大的错误——软件编写者将人类招聘官的筛选模式写入算法，现实世界中无意识的偏见也带进了机器。
随着智能技术的不断普及，算法做决策成为趋势。避免人类社会的偏见映射到算法世界中，是当下数字化生存中的重要命题。
此前，AI&Society专栏发布的《算法偏见：看不见的“裁决者”》试图剖析算法偏见所带来的问题，本文着重梳理当前针对算法偏见的一些解决方案。
在机器学习过程中，算法偏见会从三个环节中被渗透：数据集的构成缺乏代表性，工程师制定算法规则时、打标者处理非结构化素材，都有可能混入偏见。
“在对500名机器学习领域工程师调查后得出结论：如今机器学习工程师面临的最大问题之一是他们知道出了一些问题，但是不知道具体是哪里出了问题，也并不知道为什么会出现问题。”前微软公司执行副总裁沈向洋指出。
由于算法偏见的不可知、不可查，让反偏见这项工作变得棘手。在现有应对体系下，无论是政策制度、技术突破还是创新型反制，都从不同的角度出发尝试解决这个已经超越技术的问题。
解决思路一：构建更公正的数据集
不公正的数据集是偏见的土壤——如果用于训练机器学习算法的数据集无法代表客观现实情况，那么这一算法的应用结果往往也带有对特定群体的歧视和偏见。因此，算法偏见最直接的解决思路就是将原本不均衡的数据集进行调整。
修正数据比例：利用更公平的数据源确保决策公正性。2018年6月，微软与专家合作修正和扩展了用于训练 Face API 的数据集。Face API 是微软 Azure 中的一个 API，它提供预训练算法以检测、识别和分析人脸图像中的属性。新数据通过调整肤色、性别和年龄等所占的比例，将肤色较深的男性和女性之间的识别错误率降低 20 倍，女性的识别误差率降低 9 倍。
也有公司尝试通过构建全球社区的方式优化数据集。通过全球社区，大规模地把某个组织可能在寻找的任何信息汇集起来，并以这种广度和深度相结合的方式进行，这使得引入截然不同的数据来训练AI系统成为可能，以帮助克服算法偏见等问题。
“大数据”与“小数据”结合：在数据量的基础上确保精度。数据集不应局限于粗放收集，而在于精准把握。仅仅在数据的量上做文章往往不能带来更加公正的结果，因为大数据分析侧重相关性，导致在推导因果关系时容易出现误差。引入小数据可以部分解决这个问题。小数据指聚焦于用户个体的数据形态，它更关注细节，重视差异，能更呈现更加准确的数据，也避免推导因果关系时出现误差。所以，将信息丰富的大数据与信息精准的小数据相结合可在一种程度上避免误差。
自主测试数据集：侦测数据集中偏见。麻省理工学院算机科学与人工智能实验室（简称MIT SCAIL）的科学家发表了一篇题为《Uncovering and Mitigating Algorithmic Bias through Learned Latent Structure（通过学习潜在结构提示并缓解算法偏见）》的论文，展示了DB-VEA（一种无监督式学习）可以通过重新采样来自动消除数据偏见的 AI 系统。
该模型不仅学习面部特征（如肤色、头发），还学习诸如性别和年龄等其它特征，所以分类准确率明显增加，且针对种族和性别的分类偏见明显下降。
由此可见，构建更加公正的数据集无疑是算法偏见根本性的解决方法之一，也是许多企业、学者努力的方向，并且目前在这一领域的确有所突破。
解决思路二：提升“算法透明度”
尽管算法模型由工程师编写而成，但很多时候，人类并不明白计算机经历了怎样的过程才得出某一特定结果，这就是机器学习中的“算法黑箱”问题。因此，要求企业提高算法模型的透明度，从中找出偏见“病因”，就成为了当下解决“黑箱”困境的途径之一。无论是通过政策、条款的“他律”，还是企业通过伦理“自律”还是技术探索，在对抗算法偏见时，都持续聚焦于打开“黑箱”。
自律：企业的伦理主张
在过去两年中，许多大型科技公司都发布了人工智能的应用原则，其中均涉及到偏见治理的部分，可以将这类原则视为科技公司立场的声明和自律的起点。微软、谷歌和IBM，均强调算法的透明性和公平性。值得说明的是，微软设立人工智能与道德标准(AETHER)委员会来落实其原则，并计划未来推出的每一个人工智能产品都要经过人工智能道德伦理审查。
也有企业采用委员会之外的机制。谷歌推出Model Cards功能也是对提升透明度的回应。Model Cards类似算法说明书，对采用的算法进行解释，告知其优点和局限性，甚至在不同数据集中的运算结果。
他律：监督过程透明与结果正义
2018年5月25日正式生效的《欧盟一般数据保护条例》（GDPR），2018年8月30日英国政府更新的《数据伦理框架》，要求算法需要具备一定的公开性、透明性与可解释性。2019年4月10日，美国国会两院议员提出《算法问责法案》，要求大型科技公司评估其自动决策系统带来的影响，并消除其中因种族、肤色、宗教、政治信仰、性别或其它特性差异而产生的偏见。
一些公益组织也因意识到算法偏见的危害性，帮助企业建立机制保障算法公正。算法正义联盟（Algorithm Justice League）将企业应遵守的行为概括和浓缩成了可以签署的协议，通过问责算法的设计、开发和部署者，在实践中改善现有算法，并检查企业提升成果。
而这一手段的确为算法纠偏起到了敦促作用：其创始人Joy Buolamwini在评估IBM算法后将结果反馈，并在一天内收到了IBM回应称会解决这一问题。之后当Buolamwini重新评估该算法时，发现IBM的算法对于少数群体面部识别的准确率有了明显提升：识别深色男性的准确率从88%跃升至99.4%，深色女性的准确率从65.3%升至83.5%。
“算法透明”不是满分答案？
然而，通过政策条例和伦理准则提升算法透明度，依然存在一些局限性。首先，要求算法具备可解释性与可能企业的利益产生强烈冲突。芝加哥大学数据科学与公共政策中心主任 Rayid Ghani认为，简单地公布一个模型的所有参数并不能提供对其工作机制的解释在某些情况下，透露太多关于算法工作原理的信息可能会让不怀好意的人攻击这个系统。2019年12月的一篇论文也指出，解释黑箱算法的两大技术LIME和SHAP的变体有可能遭到黑客入侵，这意味着“AI做出的解释可能被蓄意篡改，导致人们对模型及其给出的解释失去信任”。
第二，问责法案的核心在于促成企业自查自纠。但这种自上而下的制度无疑为企业增加了巨额工作量，在一轮轮审查评估中，技术进度将受到掣肘，企业的创新力也会被影响。
解决思路三：技术创新反偏见
当偏见被隐藏在无数代码中时，工程师们想到用技术本身解决技术问题。这一途径并非是从偏见来源入手，而是创造性地利用技术手段侦测偏见、解除偏见。
单词嵌入解决搜索中的性别偏见：微软研究人员从新闻、网页数据中的文本，发现词汇之间在建立关联时表现出一些明显特征，例如“sassy（刁蛮）”、“knitting（编织）”这样的词更靠近女性，而“hero（英雄）”、“genius（天才）”更靠近男性。之所以会有这种现象，原因在于训练算法用的基准数据集——通常是来自新闻和网页的数据——本身，就存在着由语言习惯造成的“性别偏见”，算法也自然“继承”了人类对这些词汇理解的性别差异。微软提出了一个简单易行的方案：在单词嵌入中，删除区分“他”和“她”的判断维度，用于降低“偏见的展示”。当然，这样“简单粗暴”的方式只能运用在文本搜索领域，在更多实际应用场景下，人工智能的“黑箱”特性使性别或种族与更多更复杂的参数相勾连，因此很难通过直接删除来完成偏见的剔除。
通过差分测试（differential testing）暴露系统缺陷：哥伦比亚大学的研究者开发了一款名为DeepXplore的软件，它可以通过“哄骗”系统犯错，以暴露算法神经网络中的缺陷。
DeepXplore使用了差分测试（differential testing），一种比较多个不同系统并查看它们对应输出差异的概念：DeepXplore以不同的方式看待事物，如果其他模型都对给定的输入做出一致的预测，而只有一个模型对此做出了不同的预测，那么这个模型就会被判定有一个漏洞。这一研究为打开黑箱做出了重要的贡献，因为它可以通过激活几乎100%的神经网络，来曝光算法中可能出现的无数个问题。
偏见检测工具：在2018年 9 月，谷歌推出了新工具 What-If，这是 TensorBoard 中用于检测偏见的工具。利用该工具，开发者可以通过交互式可视界面和反事实推理探究机器学习模型的特征重要性，找出误分类原因、确定决策边界，以及检测算法公平性等。同样，IBM也将其偏见检测工具AI Fairness 360 工具包开源，其中包括超过 30 个公平性指标和 9 个偏差缓解算法，研究人员和开发者可将工具整合至自己的机器学习模型里，检测并减少可能产生的偏见和歧视。
技术本身被用于打击偏见，是一种可操作性极强的方法，因为工程师们往往擅长于用技术解决实际问题。但是从目前的成果来看，大多技术突破还仅处于初级阶段，停留在检测偏见，消除偏见可能还待下一阶段努力。
写在最后：
现实社会中的偏见产生的原因盘根错节，致力于消除偏见的运动绵延不息，也尚未彻底将其消灭。眼下，偏见化身为数字记忆，狡黠又隐蔽地藏身于每一次不经意的双击，每一个微小的决策，却能显著影响人们被对待的方式。
更公正的数据集，更及时的误差检测，更透明的算法过程……科技公司、科研机构、监管部门以及第三方组织的协同努力对算法偏见宣战。这些举措未必彻底消除偏见，但能极大避免技术无限放大社会固有的偏见。
相比将算法偏见全然怪罪于技术，更重要的是意识到，技术作为一种工具，应用应有边界，它渗入日常生活的深度、决策被采纳的程度，需审慎决策。
参考资料：
1.《沈向洋就职清华演讲全录：人类对AI如何做决定一无所知》AI前线https://mp.weixin.qq.com/s/sezAachD_dhB3wrDTTZ8ng
2.《算法偏见就怪数据集？MIT纠偏算法自动识别「弱势群体」 》机器之心
https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-28-11
3.《Applause推出新AI解决方案 致力于解决算法偏见》网易智能 https://mp.weixin.qq.com/s/oG9GtlplwXrNkGnXqEZOWA
4.《“算法有偏见，比人强就行？”其实影响很广泛！》THU数据派
https://mp.weixin.qq.com/s/_ArUXZGT6_iJ_Nggrit8-A
5.《算法偏见侦探》 雷锋网AI 科技评论
https://www.leiphone.com/news/201812/b4FLYHLrD8wgLIa7.html
6.《沈向洋：微软研究院——求索不已，为全人类，打造负责任的人工智能》 微软科技https://www.sohu.com/a/337918503_181341
7.《 DeepXplore：深度学习系统的自动化白盒测试》 AI前线
https://mp.weixin.qq.com/s/ZlVuVGW_XA_MTgBJhMmqXg
（文章来源：腾讯研究院）
