社会福利优化与AI公平性评估

留学申请微信咨询

微信扫描左侧二维码

或点击下方按钮咨询

在当今社会，人工智能（AI）技术的迅猛发展不仅改变了我们的生活方式，也引发了关于其公平性和伦理问题的广泛讨论。卡内基梅隆大学（2024USNews美国大学排名：24）Tepper商学院和史蒂文斯理工学院的研究人员在一篇新论文中提出了一种新的思维方式，以评估AI决策的公平性。他们借鉴了一种被称为社会福利优化的传统方法，旨在通过关注个人的整体利益和损害来使决策更加公平。这种方法可以用来评估AI公平性的行业标准评估工具，这些工具通常关注受保护群体的批准率。Tepper商学院的运筹学教授John Hooker解释说，AI社区在评估公平性时，试图确保在经济水平、种族、民族背景、性别等方面不同的群体得到公平对待。研究重点是“alpha公平性”，这是一种在公平和整体利益之间找到平衡的方法。通过社会福利优化方法，AI系统可以做出对每个人，尤其是处于不利地位的群体更有利的决策。研究表明，社会福利优化可以用来比较目前用于AI的不同群体公平性评估方法，并将这些工具与经济学和工程学中使用的公平效率标准联系起来。研究结果对AI系统开发者和政策制定者都很重要，开发者可以通过采用更广泛的公平性方法来创建更公平和有效的AI模型，同时也强调了在AI开发中考虑社会正义的重要性，确保技术在社会各个群体中促进公平。

社会福利优化在AI公平性中的应用

社会福利优化是一种传统的经济学方法，旨在通过最大化社会整体福利来实现资源的最优配置。在AI决策中，社会福利优化方法可以帮助评估和改进AI系统的公平性。卡内基梅隆大学和史蒂文斯理工学院的研究人员通过这项研究，展示了如何将这一方法应用于AI决策的公平性评估。

在传统的AI公平性评估中，通常关注的是受保护群体的批准率。然而，这种方法可能忽略了不同群体在被拒绝时所受到的不同程度的负面影响。通过社会福利优化方法，研究人员可以更全面地评估AI决策对不同群体的影响，从而做出更公平的决策。例如，如果一个AI系统在贷款审批中对某一特定种族群体的拒绝率较高，那么社会福利优化方法可以帮助评估这种拒绝对该群体的整体福利的影响，并提出改进建议。

Alpha公平性在AI决策中的应用

研究重点之一是“alpha公平性”，这是一种在公平和效率之间找到平衡的方法。Alpha公平性可以根据具体情况进行调整，以在公平和效率之间取得更多或更少的平衡。通过这种方法，AI系统可以在确保整体效率的同时，最大限度地减少对处于不利地位群体的负面影响。

Tepper商学院的运筹学教授John Hooker解释说，传统的公平性方法可能只确保不同群体中相同百分比的人获得批准，但如果被拒绝对处于不利地位的群体的负面影响更大呢？通过采用社会福利优化方法，AI系统可以做出对每个人，尤其是对处于不利地位的群体更有利的决策。

比较AI公平性评估方法

在AI公平性评估中，存在多种方法和工具。研究人员通过社会福利优化方法，比较了当前用于AI的群体公平性评估工具，并将这些工具与经济学和工程学中使用的公平效率标准联系起来。这种比较有助于理解在不同背景下应用不同群体公平性工具的好处。

例如，主观评估系统在印度教育中至关重要，但常常受到偏见和不一致性的困扰。通过引入先进的数字策略和人工智能驱动的工具，教育部门可以显著提高评估的公平性和准确性。这些技术进步有望创建一个更可靠的评估框架，确保公正和精确的结果。主观评估在许多领域中变得至关重要，尤其是教育。在印度，技术正在改变每一个行业，包括教育，确保评估的公正性和精确性是一个重大挑战。偏见和不一致性可能会危及评估程序的整合，缺乏标准操作程序会导致不公平的结果。本文探讨了关于主观评估的关键问题，并提出了数字策略和方法来提高准确性和公平性。技术可以用来减少偏见，优化工作流程，并建立一个更可靠的主观评估结构，从而产生公平和一致的结果。

提高公平性和准确性的技术

自动评分引擎：自动评分引擎使用自然语言处理（NLP）根据语法、句法和内容相关性评估书面回答。虽然它们不能完全取代人工判断，但它们可以作为有用的工具，特别是用于初步评估，使教育者能够专注于更深入的分析评估。
基于评分标准的评估：明确且定义良好的评分标准概述了学生的期望和评估标准，确保评分的一致性。数字平台使得集成和定制评分标准变得更加容易，从而更好地对齐评分和学习目标。
匿名评分：数字评估系统支持匿名评分，减少了无意识的偏见，促进了公平性。通过在评估过程中隐藏学生的身份，教育者可以专注于回答的质量，从而实现公平的评估环境。
反馈机制：数字平台包括动态反馈机制，使教育者能够在学生作业上留下个性化的评论和建议。实时反馈通过帮助学生识别他们的优势和改进领域，鼓励持续学习。

数字评估在教育中的实施

数字评估系统正在印度各地的各种教育环境中实施。这些系统可以以多种格式运行：

在线考试和作业：学生将他们的论文或回答直接提交到计算机或在线平台。这种方法确保所有提交都是数字格式，更容易被自动化系统分析和评分。
人工智能评估：先进的人工智能算法通过将提交内容与预定义的标准进行比较来评估提交内容。虽然人工智能提供初步评分，但人类教育者会审查这些评分以确保全面评估。人工智能有助于减少工作量并提供一致的评估基线。
混合方法：在某些情况下，使用混合方法，初步评分由人工智能完成，详细评估由教育者进行。这种组合利用了人工智能的速度和一致性以及人类评估者的细致理解。

正如Learning Spiral的创始人兼董事Manish Mohta所说：“印度的教育部门正在迅速采用数字策略和主观评估技术。拥抱技术进步使教育者能够克服传统评分的局限，同时确保公平性、准确性和透明性。实施数字评估系统使我们能够创建一个重视多样性、鼓励持续改进并最终推动教育卓越的评估范式。”

公平性对AI政策和发展的影响

2024年3月28日，美国副总统卡马拉·哈里斯宣布，白宫管理和预算办公室（OMB）发布了首个政府范围内的政策，以减轻人工智能（AI）的风险并利用其优势。这一政策是拜登总统关于AI的行政命令的核心组成部分，旨在加强AI的安全性和隐私保护，促进公平和公民权利，支持消费者和工人，推动创新和竞争，并提升美国在全球的领导地位。联邦机构已完成所有150天的任务，并在90天内完成了所有初步任务。新政策要求联邦机构在2024年12月1日前实施具体的保障措施，以确保AI的使用不会影响美国人的权利或安全。这些措施包括评估、测试和监控AI对公众的影响，减轻算法歧视的风险，并提供透明度。政策还鼓励联邦机构与员工工会协商，保护联邦员工在AI应用中的权益。此外，政策要求联邦机构提高AI使用的透明度，发布年度AI使用案例清单，并报告敏感AI使用案例的指标。政策还将消除不必要的障碍，促进联邦机构在应对气候危机、公共健康和公共安全等方面的AI创新。为了确保AI的负责任使用，政策要求联邦机构指定首席AI官员，并成立AI治理委员会。政府还将发布关于AI采购的请求信息，以确保私营部门公司遵循最佳实践。通过这些措施，政府展示了在全球范围内安全、可靠和负责任地使用AI的领导力。

结论

卡内基梅隆大学Tepper商学院和史蒂文斯理工学院的研究人员通过社会福利优化方法，为评估和改进AI决策的公平性提供了一种新的思维方式。这种方法不仅可以帮助AI系统做出对每个人，尤其是对处于不利地位的群体更有利的决策，还可以将AI公平性评估工具与经济学和工程学中的公平效率标准联系起来。通过比较不同的AI公平性评估方法，研究人员展示了社会福利优化方法在不同背景下的应用价值。

此外，数字评估系统在教育中的应用也展示了技术在提高公平性和准确性方面的潜力。通过自动评分引擎、基于评分标准的评估、匿名评分和反馈机制，教育部门可以显著提高评估的公平性和准确性。

最后，美国政府发布的AI政策展示了在全球范围内安全、可靠和负责任地使用AI的领导力。这些政策不仅旨在减轻AI的风险，还强调了在AI开发中考虑社会正义的重要性，确保技术在社会各个群体中促进公平。

总之，社会福利优化方法、alpha公平性和数字评估系统的应用，以及政府政策的引导，都是确保AI技术在未来发展中更加公平和负责任的重要举措。通过这些努力，我们可以期待一个更加公正和包容的AI未来。