AI公平性和偏见中的蝴蝶效应
摘要：AI系统中的蝴蝶效应：公平性和偏见的影响 AI系统中的蝴蝶效应，源自混沌理论，强调了微小的变化对复杂系统可能产生的重大而不可预测的影响。在AI公平性和偏见的语境中，蝴蝶效应可能来自各种来源，比如算法开发过程中的小偏见或偏倚的数据输入、训练中的鞍点，或者训练和测试阶段之间的数据分布偏移。这些看似微小的变化可能导致意外和重大的不公平结果，对少数群体或群体中的代表性不足的个体产生不成比例的影响，进一步强化现有的不平等。此外，蝴蝶效应可能放大数据或算法中固有的偏见，加剧反馈循环，并为对抗性攻击创造漏洞。鉴于AI系统的复杂性和其对社会的影响，深入检查算法或输入数据的任何变化以寻找潜在的意外后果是至关重要的。在本文中，我们设想了检测、量化和减轻AI系统中蝴蝶效应的算法和实证策略，强调了应对这些挑战以促进公平和确保负责任的AI发展的重要性。
作者：Emilio Ferrara
论文ID：2307.05842
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-07-14