数据的四大要素:训练AI的不二法门

2024-03-07

人工智能(AI)是一门涉及计算机科学、数学、统计学、心理学等多个学科的交叉学科,它旨在让机器具有智能的行为,如感知、推理、学习、决策等。AI的应用已经渗透到各个领域,如医疗、教育、金融、安全、娱乐等,为人类的生活和工作带来了便利和价值。


然而,AI的发展也面临着许多挑战和问题,如AI的安全性、可解释性、公平性、伦理性等。这些问题的根源在于AI的对齐问题即如何确保AI的行为和目标与人类的意图和价值观相一致,避免出现不可预测或有害的后果。要解决AI的对齐问题,就需要从AI的训练数据入手,因为数据是训练AI的关键资源,决定了AI的性能和品质。


本文将从以下四个方面探讨AI的训练数据的重要性:


  • 数据的质量

  • 数据的多样性

  • 数据的标注

  • 数据的伦理


数据的质量


数据的质量是指数据的准确性、完整性、一致性、时效性等特征,它直接影响了AI的学习效果和预测能力。如果数据存在错误、缺失、不一致、过时等问题,那么AI就会从错误的数据中学习错误的知识,从而导致错误的行为。因此,数据的质量是训练AI的第一要素,需要在数据收集、清洗、处理等环节进行严格的质量控制和保证。


例如,一项研究发现,美国最大的健康保险公司之一,使用AI系统来确定患者护理的排序,并为每年大约2亿名患者制定治疗计划。该系统的设计目标是优先考虑有最大健康需求的人群。然而,由于健康需求难以量化,他们决定用医疗成本作为替代指标。这种方法忽略了一个关键事实:成本并不能完全代表健康需求。有的病人可能因为症状未被重视或附近缺乏优质医疗设施而未能得到适当的护理。这意味着,尽管他们急需护理,但模型仅凭预测成本低而判断他们不需要太多帮助。这说明,该系统使用了不准确的数据作为输入,从而导致了不公平的输出1。


数据的多样性


数据的多样性是指数据的覆盖范围、来源、类型等特征,它反映了数据的代表性和广泛性。如果数据只包含了某一类或某一方面的信息,那么AI就会缺乏对其他类别或方面的认识和理解,从而导致AI的偏见和歧视。因此,数据的多样性是训练AI的第二要素,需要在数据收集、筛选、增强等环节进行多元化的数据选择和扩充。


例如,一项研究发现,许多商业人脸分类系统在分类肤色较深的女性时错误率要高出几个数量级。这项研究成为了对工业界和学术界所使用的数据集的公正性审查工作的一部分。例如,2010年代最受欢迎和广泛引用的一个数据集被称为“带标签的野外面孔(LFW,Labled Faces in the Wild)”,这个数据集从2000年代的报纸照片中收集了大量的人脸信息。因此,它主要包含了那些时期可能出现在报纸头版的人物。分析表明,该数据集中最常见的个人信息来源于当时的美国总统乔治·W·布什。实际上,布什的照片数量是所有黑人女性照片总和的两倍。因此,任何使用这个数据集来建立人脸识别系统的人,实际上都在无意识(或有意识)中建立了一种更倾向于识别布什的系统2。


数据的标注


数据的标注是指为数据添加标签、注释、元数据等信息,以便AI能够从数据中提取有用的特征和知识。数据的标注是训练AI的第三要素,需要在数据处理、分析、可视化等环节进行有效的数据描述和解释。


数据的标注有多种方式,如手工标注、半自动标注、自动标注等。不同的数据类型和任务需要不同的标注方法和工具。例如,图像数据的标注可以使用矩形框、多边形、关键点、掩码等方式来标识图像中的对象、位置、形状、颜色等特征。语音数据的标注可以使用文本、音素、音标等方式来标识语音中的内容、发音、语调等特征。文本数据的标注可以使用词性、命名实体、情感、关系等方式来标识文本中的词汇、实体、情感、关系等特征。


数据的标注需要遵循一定的规范和标准,以保证数据的一致性和可比性。数据的标注也需要考虑数据的隐私和安全性,以防止数据泄露或滥用。数据的标注是一项耗时、费力、复杂的工作,需要专业的人员和工具来完成。目前,有许多数据标注平台和服务提供商,可以帮助用户完成数据的标注工作,如Amazon Mechanical Turk、Labelbox、DataTurks等。


数据的伦理


数据的伦理是指数据的收集、使用、共享、存储等过程中遵循的道德原则和规范,以保证数据的合法性、合理性、正当性和责任性。数据的伦理是训练AI的第四要素,需要在数据的全生命周期中进行严格的伦理审查和监督。


数据的伦理涉及到许多方面,如数据的所有权、许可、同意、隐私、安全、透明、可解释、可追溯、可问责等。数据的伦理也涉及到许多利益相关者,如数据的提供者、使用者、受益者、受害者、监管者等。数据的伦理需要平衡数据的利用价值和风险成本,以实现数据的公平、正义


和社会利益。数据的伦理需要遵循一定的法律法规和行业标准,以规范数据的行为和责任。数据的伦理也需要建立一种数据的文化和意识,以提高数据的素养和信任。


例如,一项研究发现,一些使用AI系统来进行面试和招聘的公司,可能会侵犯应聘者的数据隐私和人格尊严。这些AI系统会通过分析应聘者的语音、面部表情、眼神等特征,来评估他们的性格、情绪、能力等指标。然而,这些指标并没有经过科学的验证,也没有得到应聘者的充分知情和同意,而且可能存在歧视和偏见的风险。这说明,这些AI系统使用了不合法、不合理、不正当的数据,从而导致了不道德的输出。


结论


综上所述,数据是训练AI的关键资源,决定了AI的性能和品质。数据的质量、多样性、标注和伦理是训练AI的四个重要要素,需要在数据的全生命周期中进行严格的控制和保证。只有这样,才能让AI的行为和目标与人类的意图和价值观相一致,避免出现不可预测或有害的后果,从而解决AI的对齐问题。



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