Millä tavoin koneoppimismalleissa, kuten kielten sukupolvijärjestelmissä, kuten GPT-2:ssa, esiintyvät vinoudet voivat ylläpitää yhteiskunnallisia ennakkoluuloja, ja mitä toimenpiteitä voidaan toteuttaa näiden harhojen lieventämiseksi?
Koneoppimismallien harha, erityisesti GPT-2:n kaltaisissa kielten sukupolvijärjestelmissä, voi merkittävästi jatkaa yhteiskunnallisia ennakkoluuloja. Nämä harhat johtuvat usein näiden mallien harjoittamiseen käytetystä tiedosta, joka voi heijastaa olemassa olevia yhteiskunnallisia stereotypioita ja eriarvoisuutta. Kun tällaiset ennakkoluulot upotetaan koneoppimisalgoritmeihin, ne voivat ilmetä eri tavoin, mikä johtaa ennakkoluuloisten näkemysten vahvistumiseen ja vahvistumiseen.
Biasin lähteet kielimalleissa
1. Harjoittelutiedot: Ensisijainen harhalähde kielimalleissa on koulutusdata. Nämä tietojoukot ovat tyypillisesti laajoja ja peräisin Internetistä, joka sisältää luonnostaan puolueellista tietoa. Esimerkiksi suuriin tekstikorpoihin koulutetut kielimallit voivat oppia ja jäljitellä näissä teksteissä esiintyviä sukupuoli-, rotu- tai kulttuurivinoja. Jos malli on koulutettu dataan, joka edustaa suhteettomasti tiettyjä demografisia tietoja tai näkökulmia, se todennäköisesti heijastaa näitä harhoja.
2. Tietojen epätasapaino: Toinen vaikuttava tekijä on tietojen epätasapaino. Jos tietyt ryhmät tai näkökulmat ovat aliedustettuina koulutustiedoissa, malli ei välttämättä toimi hyvin näille ryhmille. Tämä voi johtaa puolueellisiin tulosteisiin, jotka suosivat yliedustettuja ryhmiä. Esimerkiksi kielimalli, joka on koulutettu pääasiassa länsimaisista lähteistä peräisin oleville englanninkielisille teksteille, ei välttämättä toimi yhtä hyvin luotaessa tekstiä muissa kuin länsimaisissa yhteyksissä.
3. Malli arkkitehtuuri: Itse mallin arkkitehtuuri voi myös aiheuttaa harhoja. Esimerkiksi tietyt mallin suunnitteluvalinnat, kuten se, miten se käsittelee kontekstia tai priorisoi tietyntyyppisiä tietoja, voivat vaikuttaa tulosteen ilmeneviin harhatyyppeihin.
Biasin ilmenemismuotoja kielimalleissa
1. stereotypioita: Kielimallit voivat säilyttää stereotypioita luomalla tekstiä, joka vahvistaa olemassa olevia yhteiskunnallisia ennakkoluuloja. Esimerkiksi kielimalli voi luoda tekstiä, joka yhdistää tietyt ammatit tiettyyn sukupuoleen, mikä vahvistaa sukupuolistereotypioita.
2. syrjintä: Kielimallien harha voi johtaa syrjiviin tuloksiin. Esimerkiksi puolueellinen malli voi luoda tekstiä, joka on loukkaavaa tai haitallista tietyille roduille tai etnisille ryhmille. Tällä voi olla vakavia seurauksia, varsinkin jos mallia käytetään sellaisissa sovelluksissa kuin asiakaspalvelu tai sisällön moderointi.
3. Poissulkeminen: harha voi myös johtaa tiettyjen ryhmien poissulkemiseen. Esimerkiksi, jos kielimallia ei ole koulutettu erilaisiin kielitietoihin, sillä voi olla vaikeuksia luoda tai ymmärtää tekstiä vähemmän yleisillä kielillä tai murteilla, jolloin näiden kielten puhujat eivät pääse täysimääräisesti hyötymään tekniikasta.
Kielimallien harhan lieventäminen
1. Monipuoliset ja edustavat koulutustiedot: Yksi tehokkaimmista tavoista vähentää harhaa on varmistaa, että koulutustiedot ovat monipuolisia ja edustavat kaikkia asiaankuuluvia ryhmiä. Tämä edellyttää tietojen hankkimista useista väestöryhmistä, kulttuureista ja näkökulmista. Lisäksi on tärkeää päivittää koulutusdataa säännöllisesti vastaamaan muuttuvia yhteiskunnallisia normeja ja arvoja.
2. Virheen havaitseminen ja arviointi: On tärkeää kehittää menetelmiä harhan havaitsemiseksi ja arvioimiseksi kielimalleissa. Tähän voi sisältyä harhamittareiden ja vertailuarvojen käyttäminen harhan olemassaolon ja laajuuden arvioimiseksi mallin lähdöissä. Tutkijat voivat esimerkiksi käyttää työkaluja, kuten Word Embedding Association Test (WEAT) mittaamaan harhaa sanan upotuksissa.
3. Reiluustietoiset algoritmit: Oikeudenmukaisuustietoisten algoritmien käyttöönotto voi auttaa vähentämään harhaa. Nämä algoritmit on suunniteltu varmistamaan, että mallin tulokset ovat oikeudenmukaisia ja puolueettomia. Esimerkiksi kontradiktorisen debiasoinnin kaltaiset tekniikat sisältävät mallin koulutuksen tuottamaan tulosteita, joita ei voi erottaa puolueettomasta tiedosta.
4. Säännölliset tarkastukset ja avoimuus: Kielimallien säännöllinen auditointi puolueellisuuden varalta on välttämätöntä. Tämä voi sisältää perusteellisen mallin suorituskyvyn arvioinnin eri väestöryhmissä ja käyttötapauksissa. Läpinäkyvyys mallin kehittämis- ja arviointiprosessissa on myös tärkeää, koska sen avulla sidosryhmät voivat ymmärtää mahdollisia harhoja ja käsitellä niitä.
5. Ihminen silmukassa -lähestymistapoja: Inhimillisen valvonnan sisällyttäminen mallin kehitys- ja käyttöönottoprosessiin voi auttaa tunnistamaan ja lieventämään harhoja. Tämä voi edellyttää sitä, että tarkastajat arvioivat mallin tulosten harhan ja antavat palautetta tarkennuksia varten.
Esimerkkejä harhojen lieventämisestä käytännössä
1. OpenAI:n GPT-3: OpenAI on ottanut käyttöön useita toimenpiteitä puuttuakseen harhaan GPT-3-mallissaan. Tämä sisältää erilaisten koulutustietojen käyttämisen, mallin tulosten laajojen arvioiden suorittamisen ja ulkopuolisten arvioijien palautteen sisällyttämisen. Lisäksi OpenAI on kehittänyt työkaluja harhan havaitsemiseen ja lieventämiseen, kuten oikeudenmukaisuustietoisten algoritmien käytön.
2. Googlen BERT: Google on myös ryhtynyt toimiin puuttuakseen BERT-mallissaan. Tämä sisältää monipuolisen ja edustavan koulutusdatan käytön, mallin suorituskyvyn säännöllisten tarkastusten suorittamisen ja harhan havaitsemiseen ja lieventämiseen tarkoitettujen tekniikoiden toteuttamisen. Google on myös pyrkinyt lisäämään mallin kehitysprosessin läpinäkyvyyttä.
3. Microsoftin Turing-NLG: Microsoftin Turing-NLG-malli sisältää useita harhojen lieventämistekniikoita, mukaan lukien erilaisten harjoitustietojen ja oikeudenmukaisuustietoisten algoritmien käytön. Microsoft on myös tehnyt laajoja arvioita mallin tuotoista ja toteuttanut säännöllisiä auditointeja varmistaakseen oikeudenmukaisuuden ja läpinäkyvyyden.
Kielimallien harhojen käsitteleminen on monimutkainen ja jatkuva haaste, joka vaatii monipuolista lähestymistapaa. Varmistamalla monipuolisen ja edustavan koulutusdatan, kehittämällä menetelmiä harhan havaitsemiseen ja arviointiin, ottamalla käyttöön oikeudenmukaisuustietoisia algoritmeja, suorittamalla säännöllisiä auditointeja ja ylläpitämällä läpinäkyvyyttä sekä sisällyttämällä inhimillinen valvonta, on mahdollista lieventää harhaa ja kehittää oikeudenmukaisempia ja tasa-arvoisempia kielimalleja.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning:
- Mitkä ovat tärkeimmät eettiset haasteet AI- ja ML-mallien jatkokehityksessä?
- Miten vastuullisen innovoinnin periaatteet voidaan integroida tekoälyteknologioiden kehittämiseen, jotta varmistetaan, että niitä käytetään yhteiskunnalle hyödyttävällä ja haittoja minimoivalla tavalla?
- Mikä rooli spesifikaatiolähtöisellä koneoppimisella on sen varmistamisessa, että hermoverkot täyttävät olennaiset turvallisuus- ja kestävyysvaatimukset, ja miten näitä määrityksiä voidaan valvoa?
- Kuinka kontradiktorinen koulutus ja vahvat arviointimenetelmät voivat parantaa hermoverkkojen turvallisuutta ja luotettavuutta erityisesti kriittisissä sovelluksissa, kuten autonomisessa ajamisessa?
- Mitkä ovat tärkeimmät eettiset näkökohdat ja mahdolliset riskit, jotka liittyvät kehittyneiden koneoppimismallien käyttöönottoon tosielämän sovelluksissa?
- Mitkä ovat GAN-verkkojen (Generative Adversarial Networks) käytön ensisijaiset edut ja rajoitukset muihin generatiivisiin malleihin verrattuna?
- Miten nykyaikaiset piilevät muuttujamallit, kuten käännettävät mallit (virtoja normalisoivat) tasapainottavat ilmeisyyden ja ohjattavuuden välillä generatiivisessa mallintamisessa?
- Mikä on uudelleenparametrisointitemppu, ja miksi se on ratkaisevan tärkeää variaatioiden automaattisen kooderien (VAE) koulutuksessa?
- Miten variaatiopäättely helpottaa vaikeaselkoisten mallien koulutusta ja mitkä ovat siihen liittyvät päähaasteet?
- Mitkä ovat tärkeimmät erot autoregressiivisten mallien, piilevien muuttujamallien ja implisiittisten mallien, kuten GAN:ien, välillä generatiivisen mallinnuksen yhteydessä?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning -ohjelmassa