微軟的負責任人工智慧工具：解釋模型和公平性

目錄

1. 負責任的機器學習在微軟中的重要性
2. 微軟的負責任人工智慧旅程
3. 微軟的人工智慧原則與工具
4. Interpret ML：模型的透明度與可解釋性
5. Fairlearn：模型的公平性評估與調整
6. 負責任的機器學習與 Azure Machine Learning 的整合
7. 使用 Azure Machine Learning 運行 Interpret ML 與 Fairlearn
8. 成功案例和資源
9. 結論

微軟的負責任人工智慧旅程

在微軟內部，對負責任的人工智慧進行探索和應用已經有四年的歷史。早在四年前，微軟的 CEO 薩蒂亞·納德拉在 Slate magazine 上發表了一篇以「未來的夥伴關係」為題的文章，介紹了可解釋性、效率等概念，並強調了保護人的尊嚴、智能隱私、算法負責和對抗偏見。

緊接著，微軟成立了 AI 倫理和效果工程委員會（Ether）作為 II 倫理和效果工程的縮寫，並成立了多個專門工作小組，分別專注於公平性、透明度、敏感用例、安全等方面的研究。同時，Ether 還花了很多時間聆聽客戶和內部專家的意見，並與法務部門合作，於2018年1月發布了《未來的計算》以及在2018年7月呼籲加強面部識別技術等領域的監管措施。

微軟還在2019年成立了負責任人工智慧辦公室，並為開發和部署人工智慧系統的內部團隊制定了一套內部標準，以確保人工智慧的負責任使用。微軟還開發了一系列工具，幫助他人在創新的每個階段理解、保護和控制自己的人工智慧系統。

在接下來的內容中，我們將重點介紹微軟提供的兩個工具：Interpret ML 和 Fairlearn，它們可以幫助用戶理解、解釋和調整他們的機器學習模型，並確保其負責任的使用。

🔍 Interpret ML：模型的透明度與可解釋性

Interpret ML 是微軟開發的一個工具，旨在幫助用戶理解和調試模型。該工具針對兩個主要的挑戰提供解決方案：

1. 向非技術股東或業務股東證明模型的運作原理。
2. 審計模型以了解其中的問題並改進它們。

Interpret ML 提供了一個網頁版的介面，可以幫助用戶在訓練過程中理解和分析他們的模型。它支持多種模型類型，包括黑盒模型，如傳統機器學習模型和深度神經網絡模型。

在解釋和調試模型的過程中，Interpret ML 提供了多種功能：

• 模型性能視覺化：用戶可以查看模型的整體性能，包括準確度、召回率等指標。
• 數據探索：用戶可以查看數據的統計信息，如特徵分佈等。
• 重要特徵分析：用戶可以查看模型中最重要的特徵，並了解它們對預測結果的影響。
• 局部解釋：用戶可以選擇特定的數據點，查看模型對該數據點的預測解釋。
• 扰動分析：用戶可以進行「假設分析」，即修改數據點的特徵值，觀察對模型預測的影響。

Interpret ML 工具是開源的，可以免費使用，並提供了一個豐富的使用指南和教程來幫助用戶進行操作。

🤝 Fairlearn：模型的公平性評估與調整

Fairlearn 是微軟開源的另一個工具，專注於評估和調整模型的公平性。Fairlearn 的目標是避免 AI 系統對不同群體造成負面影響，並提供一種量化的方式來測試和糾正這種不公平性。

Fairlearn 提供了兩個主要的階段：

1. 公平性評估：用戶可以使用交互式的儀表板來測量模型對不同群體的公平性。他們可以選擇敏感特徵，並測量不同公平性指標（如選擇率、偏差等）。

2. 公平性調整：在評估了公平性差異後，如果用戶仍然觀察到不公平性，他們可以使用 Fairlearn 提供的公平性調整算法來改進模型。這些調整算法基於最新的微軟研究成果，可以在多次迭代中對模型進行重訓練，以減少不公平性。

Fairlearn 工具同樣是開源的，可以免費使用，並且提供了詳細的文檔和示例來幫助用戶使用。

🔗 負責任的機器學習與 Azure Machine Learning 的整合

為了讓用戶更方便地使用 Interpret ML 和 Fairlearn 工具，微軟將它們整合到了 Azure Machine Learning 中。

在 Azure Machine Learning 中，用戶可以在模型訓練和部署過程中同時使用 Interpret ML 和 Fairlearn。具體來說，用戶可以在訓練階段生成解釋和公平性洞察，並將其上傳到 Azure Machine Learning 的操作歷史中。然後，在部署階段，用戶可以調用部署的模型獲取預測結果，同時也可以獲取部署的解釋器並獲取解釋結果。

這種整合使得用戶可以在 Azure Machine Learning 的 SDK 和工作室中輕鬆地管理和使用 Interpret ML 和 Fairlearn 工具，並將它們納入到機器學習的生命周期中。

✨ 成功案例和資源

微軟的 Interpret ML 和 Fairlearn 工具已經被廣泛應用於各個行業和領域。以下是一些成功案例和資源：

1. 案例一：貸款審批模型的公平性 在某個大型銀行的貸款審批模型中，該模型對於不同的種族和性別群體的貸款申請人給出了不公平的結果。通過使用 Fairlearn 工具，銀行能夠發現並解決這個問題，進一步提高了他們的模型的公平性。

2. 案例二：模型訓練過程的解釋性 在某個零售公司的推薦系統中，該公司希望了解他們的模型如何進行推薦，以及哪些因素對於推薦結果的影響最大。通過使用 Interpret ML 工具，可以讓公司內的非技術股東更好地理解和評估推薦系統的運作，從而提高模型的解釋性。

以下是一些相關的資源：

• Interpret ML 官方網站：interpret.ml
• Fairlearn 官方網站：fairlearn.org
• Azure Machine Learning 官方網站：azure.microsoft.com/zh-tw/services/machine-learning/
• Azure Machine Learning SDK 和工作室文檔：docs.microsoft.com/zh-tw/azure/machine-learning/

📝 結論

負責任的機器學習在當今的數字時代扮演著重要的角色。微軟作為領先的科技公司，在負責任人工智慧的研究和應用方面做出了巨大的貢獻。

Interpret ML 和 Fairlearn 工具是微軟為用戶提供的兩個重要工具，用於理解、解釋和調整機器學習模型的透明度和公平性。這些工具的開源性質和整合到 Azure Machine Learning 中的能力使得用戶能夠更輕鬆地應用它們，並確保他們的機器學習系統能夠以負責任的方式運作。

無論您是從事機器學習的研究還是應用，這些工具都將為您提供更好的洞察力和控制力，以確保您的模型在所有階段都具有透明度、可解釋性和公平性。

...更多內容請查閱原始資料

FAQ 常見問題解答

1. 問題：Interpret ML 和 Fairlearn 工具是否可以用於所有機器學習模型？ 答：是的，Interpret ML 和 Fairlearn 工具支持多種機器學習模型，包括傳統機器學習模型和深度神經網絡模型。

2. 問題：這些工具是否可以免費使用？ 答：是的，Interpret ML 和 Fairlearn 工具都是開源的，可以免費使用，並提供了豐富的文檔和示例。

3. 問題：這些工具如何與 Azure Machine Learning 整合？ 答：Interpret ML 和 Fairlearn 工具可以與 Azure Machine Learning SDK 和工作室無縫整合，用戶可以在訓練和部署過程中使用這些工具。

4. 問題：這些工具如何確保模型的公平性？ 答：Fairlearn 工具提供了一系列的公平性評估指標和調整算法，用戶可以使用這些工具來測量和改進模型的公平性，從而避免對不同群體的不公平影響。

5. 問題：這些工具如何幫助用戶理解模型的運作原理？ 答：Interpret ML 工具提供了多種分析功能，用戶可以查看模型的整體性能、數據的統計信息、重要特徵分析等，從而幫助用戶更好地理解模型的運作原理。

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