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Pymetrics开源公平的机器学习算法Audit AI

讲述:丁婵大小:1.06M时长:02:19
最近,Pymetrics 在 GitHub 上开源了企业使用的偏差测试(bias detection)算法,称为“Audit AI”。Pymetrics 是一件专注于向企业提供招聘服务的初创企业,此次开源的 Audit AI,主要用于降低在训练数据集中的判别模式,这些判别模式会改进或影响机器学习算法在选取总体上的概率。
现在,越来越多的工作任务,通过机器学习而实现自动化。在这个过程中,重要的是应该确保这些算法不会产生偏差。一直以来,Pymetrics 都在致力于确保机器学习算法的公平性。
据介绍,Pymetrics 团队的总体目标,就是提出一种合理的考虑问题的方式,使机器学习算法更公平。然而,虽然识别到了训练数据集中存在的偏差,但是使用该训练集的机器学习算法,并不足以解决存在的判别问题。
最近,法国宣布,希望成为能够在国际舞台中,占有一席之地的人工智能强国。对于法国而言,“公平”的算法可以确保在性别、年龄及其它个体特征上不存在偏见。
Pymetrics 在评定的过程中,完全不用考虑应聘者的种族、性别和教育水平等个体特征,而是基于应聘者的记忆、对风险的态度等近 80 个特征做出评估。最后,对应聘者做出评定,预测在未来,应聘者在这个职位上可能做出的表现。
据介绍,出于对社会责任的考虑,Pymetrics 选择开源 Audit AI。Pymetrics 的产品负责人普里扬卡·贾恩(Priyanka Jain)表示,“我们的责任就是构建人工智能,如果我们可以为其他的技术创造者提供帮助,那么我们应该责无旁贷地做出共享。”
Audit AI 的 GitHub 代码库中,开发人员可以看到一个“公平”的机器学习算法的 Python 软件库,该软件库是基于 pandas 和 sklearn 构建的。此外,代码库还给出了两个示例数据集,分别涉及德国的学分和成绩。如果你对此感兴趣,可以点击文章中的链接,了解更多内容。
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