負責任 AI 指標
負責任的 AI 資料管理
Maria Prokofieva
Lead ML Engineer
受保護特徵
- 可能被不公平對待並面臨歧視的族群
- 由受保護特徵定義：
結果均等與人口差異
結果均等：不同族群受益相同
條件式人口差異：族群間的差異
- 用描述統計與分佈評估資料多樣性
- 矯正作法：加權與平衡
- 建模後再檢視
- 追蹤測試
建模
例如，醫療診斷：
- 評估偽陰性、偽陽性與準確率
- 可解釋性：
- Local Interpretable Model-agnostic Explanation（LIME）
- Shapley Additive Explanation（SHAP）
套用指標
- 了解受保護特徵
- 還有更多指標可用！
- 務必諮詢合適的法律與領域專家
- 進行隱私與安全檢查
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