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README.md
建立負責任 AI 的機器學習解決方案
手繪筆記作者：Tomomi Imura
課前測驗
介紹
在本課程中，您將開始了解機器學習如何並且正在影響我們的日常生活。即使現在，系統和模型也參與日常決策任務，如醫療診斷、貸款核准或詐欺偵測。因此，這些模型有效運作以提供可被信賴的結果是很重要的。就如任何軟體應用，AI 系統也可能未達預期或產生不理想的結果。這就是為什麼了解並解釋 AI 模型的行為是必要的原因。
想像當您用來建立這些模型的數據缺少某些族群，如種族、性別、政治觀點、宗教，或是不成比例地代表這些族群，會發生什麼？如果模型的輸出被解讀為偏袒某些族群會怎麼樣？應用的後果是什麼？另外，當模型產生不良結果並對人們有害時會怎麼樣？誰應對 AI 系統的行為負責？這些是我們在本課程中將探索的一些問題。
在本課程中，您將：
- 提升您對機器學習中公平性重要性及相關傷害的意識。
- 熟悉探索異常值和不尋常情況以確保可靠性與安全性的做法。
- 理解設計包容系統以賦能所有人的必要性。
- 探索保護數據及個人隱私安全的重要性。
- 了解採用透明（玻璃盒）方法解釋 AI 模型行為的重要性。
- 注意問責制對於建立對 AI 系統信任的重要性。
預備知識
作為先修，請完成《負責任 AI 原則》學習路徑，並觀看以下相關主題影片：
透過此學習路徑深入了解負責任 AI
🎥 點擊上方圖片觀看影片：微軟負責任 AI 方法
公平性
AI 系統應公平對待每個人，避免以不同方式影響相似群體。例如，當 AI 系統提供醫療治療建議、貸款申請或就業指引時，應針對具有相似症狀、財務狀況或專業資格的每個人給予相同的建議。我們每個人都攜帶著影響決策與行動的固有偏見。這些偏見可能明顯存在於用於訓練 AI 系統的數據中。有時這種操縱是無意的，而且通常難以自覺意識到何時在數據中引入了偏見。
「不公平」 指對某群體造成負面影響或「傷害」，例如按種族、性別、年齡或殘障狀況等分類。主要的公平性相關傷害可分為：
- 分配不均，如性別或種族偏袒其中一方。
- 服務品質。若只針對特定情境訓練數據，而現實更為複雜，將導致服務表現低劣。比如，一款洗手液分配器無法識別深膚色人員。參考
- 貶損。不公平地批評和標籤某人或某事。例如，有影像標記技術曾臭名昭著錯誤將深色皮膚者標記為猩猩。
- 過度或不足代表。某群體在某職業中看似不存在，而任何維持這種現象的服務或功能都會造成傷害。
- 刻板印象。將既定屬性與特定群體連結。例如，英土語言翻譯系統可能因具有性別刻板關聯詞而出錯。
翻譯成土耳其語
再翻譯回英文
在設計和測試 AI 系統時，我們需確保 AI 公平，不受偏見或歧視決策控制，而人類亦被禁止做此類決策。要保證 AI 和機器學習的公平仍是複雜的社會技術挑戰。
可靠性與安全性
為建立信任，AI 系統需在正常及意外情況下保持可靠、安全和一致。了解 AI 在各種情境下（尤其是異常狀況）的行為很重要。建構 AI 解決方案時，必須大量聚焦如何處理 AI 可能遇到的各種狀況。例如，自駕車必須將人身安全列為最高優先。結果，自駕車所用 AI 需考慮所有可能面臨的情況，如夜晚、雷暴或暴風雪、小孩突然跑過馬路、寵物、道路施工等。AI 系統在寬廣情況下的可靠與安全處理能力，反映了資料科學家或 AI 開發者在系統設計與測試階段的預見程度。
包容性
AI 系統設計應涵蓋並賦能每個人。設計和實施 AI 系統時，資料科學家和 AI 開發者需發掘並消除可能無意排斥某些人的障礙。例如，全球約有 10 億身心障礙者。隨著 AI 進步，他們能更輕鬆地獲得資訊和機會。藉由消除障礙，促成創新，開發體驗更佳、惠及所有人的 AI 產品。
安全與隱私
AI 系統需要安全且尊重個人隱私。民眾較不信任可能危害隱私、資訊或生命安全的系統。訓練機器學習模型時，我們依賴數據得出最佳結果，因此必須考慮數據來源與完整性。例如，數據是由用戶提交還是公開可用？在使用數據時，建立能保護機密信息且抵抗攻擊的 AI 系統至關重要。隨著 AI 越來越普及，保護隱私與重要個人及企業資訊變得愈加關鍵且複雜。AI 特別需要密切關注隱私和資料安全議題，因為 AI 系統獲取數據是做出準確且有根據判斷的基礎。
- 整個產業在隱私與安全方面已有顯著進展，很大程度受 GDPR（一般資料保護規範）等法規推動。
- 但對 AI 系統而言，必須承認在提升系統個人化與效能與保障隱私間的緊張關係。
- 正如連網電腦誕生初期，我們也觀察到 AI 相關安全問題大幅增加。
- 同時，AI 也被用來強化安全。例如，大多數現代防毒掃描器如今以 AI 啟發式法則驅動。
- 我們必須確保數據科學流程與最新隱私及安全實踐和諧合作。
透明度
AI 系統應該是可理解的。透明度的關鍵在於解釋 AI 系統及其組件的行為。要改善對 AI 系統的理解，持份者需明白系統如何及為何運作，以便識別潛在的性能問題、安全與隱私疑慮、偏見、排斥行為或非預期結果。我們也認為 AI 使用者應坦誠說明何時、為何以及如何部署 AI 系統，以及他們所用系統的限制。例如，若銀行使用 AI 支援其消費者貸款決策，重要的是檢視結果並了解哪些數據影響系統推薦。政府開始針對各行業管控 AI，故資料科學家和組織需說明 AI 系統是否符合法規，特別是當出現不良結果時。
- 由於 AI 系統十分複雜，理解其工作原理及解釋結果均不易。
- 這種理解不足影響系統的管理、運作和文件編制。
- 更重要的是，影響依據系統產出結果做決策的品質。
問責制
設計與部署 AI 系統的人必須對系統運作負責。問責制在使用敏感技術如臉部辨識時尤其重要。近期，臉部辨識技術需求成長，尤其來自執法機構，他們看到此技術在尋找失蹤兒童等用途的潛力。然而，這些技術也可能被政府用於威脅公民基本自由，例如持續監視特定個人。因此，資料科學家與組織需對其 AI 系統對個人或社會的影響負責。
🎥 點擊上方圖片觀看影片：警告臉部辨識引起大規模監控
最終，對於我們這一代—第一代將 AI 引入社會的人來說，最大的問題之一是如何確保電腦向人類負責，以及設計電腦的人對其他人負責。
影響評估
在訓練機器學習模型之前，進行影響評估很重要，以了解 AI 系統的目的、預期用途、部署地點及使用者。這有助於評估者或測試者知道評估系統時需考慮的因素，從而識別潛在風險與預期結果。
進行影響評估時的重點領域包括：
- 對個人的不良影響。了解任何限制或要求、不被支持的使用方式或已知性能限制，對避免系統被用於可能傷害個人的方式至關重要。
- 數據需求。理解系統如何及在哪裡使用數據，讓評審能探討需顧慮的數據要求（如 GDPR 或 HIPAA 規定），並檢視數據來源與數量是否充足以訓練模型。
- 影響摘要。收集可能因使用系統而產生的傷害清單。在 ML 生命週期中，不斷檢視是否已緩解或處理所識別問題。
- 適用目標，對六大核心原則的評估。檢查是否達成各原則目標，並找出不足之處。
負責任 AI 的除錯
類似除錯軟體應用，除錯 AI 系統是找出並解決系統問題的必要過程。多種因素可能導致模型表現不如預期或不負責任。大多數傳統模型性能指標是模型表現的量化彙整，無法充分分析模型如何違反負責任 AI 原則。此外，機器學習模型是黑盒，難以理解其決策依據或在出錯時提供解釋。本課程後面將學習如何使用負責任 AI 儀表板來協助除錯 AI 系統。該儀表板為資料科學家與 AI 開發者提供整體工具以執行：
- 錯誤分析。識別影響系統公平性或可靠性的模型誤差分布。
- 模型概覽。發現模型於不同資料群組間的性能差異。
- 數據分析。了解數據分布，識別可能導致公平性、包容性與可靠性問題的偏誤。
- 模型可解釋性。理解影響模型預測的因素，有助解釋模型行為，對透明度與問責性至關重要。
🚀 挑戰
為防止初期即引入傷害，我們應該：
- 在系統開發團隊中具備多元背景與觀點
- 投資反映社會多元性的數據集
- 在機器學習生命週期中發展更佳方法以偵測並修正負責任 AI 問題
思考實際情況中模型不可信的例子，從模型建立與使用中可看出哪些問題？我們還應考慮什麼？
課後測驗
複習與自學
在本課程中，您已經學習了機器學習中公平與不公平概念的一些基礎知識。
觀看此工作坊以深入探討相關主題：
- 追求負責任的 AI：將原則付諸實踐，由 Besmira Nushi、Mehrnoosh Sameki 和 Amit Sharma 主講
🎥 點擊上方圖片觀看影片：RAI Toolbox：由 Besmira Nushi、Mehrnoosh Sameki 和 Amit Sharma 主講的負責任 AI 建構開源框架
另外，閱讀：
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微軟的 RAI 資源中心：Responsible AI Resources – Microsoft AI
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微軟的 FATE 研究團隊：FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research
RAI Toolbox：
閱讀關於 Azure Machine Learning 確保公平性的工具：
作業
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