Platform Terbuka untuk AI demi Kebaikan Sosial: Pola Umum untuk Impak Sebenar

Kandungan

1. Pengenalan

Pergerakan AI untuk kebaikan sosial telah mencapai satu titik genting di mana banyak demonstrasi telah menunjukkan potensi perkongsian antara pengamal AI dan organisasi perubahan sosial. Walau bagaimanapun, peralihan daripada demonstrasi sekali kepada impak yang boleh diukur dan berkekalan memerlukan perubahan asas dalam pendekatan. Kertas kerja ini mencadangkan platform terbuka yang mengandungi keupayaan AI asas untuk menyokong keperluan umum merentasi pelbagai organisasi yang bekerja dalam domain serupa.

Pergerakan ini telah menggunakan pelbagai model penglibatan termasuk pertandingan sains data, acara sukarelawan, program persekutuan, dan dermawan korporat. Walaupun dengan usaha ini, halangan besar masih kekal: ketidakbolehsampaian data, kekurangan bakat, dan cabaran pelaksanaan 'batu terakhir'. Pendekatan berasaskan platform menangani batasan ini dengan mencipta penyelesaian yang boleh diguna semula dan boleh diskala.

2. Pola Masalah dalam AI untuk Kebaikan Sosial

2.1 Pemprosesan Bahasa Semula Jadi untuk Laporan Pembangunan

Organisasi pembangunan antarabangsa menjana jumlah besar laporan teks tidak berstruktur yang mendokumenkan kemajuan projek, cabaran, dan hasil. Analisis manual dokumen ini memakan masa dan sering terlepas pandangan kritikal. Platform NLP boleh mengautomasikan pengekstrakan maklumat utama, mengenal pasti tema yang muncul, dan menjejaki kemajuan terhadap Matlamat Pembangunan Mampan (SDG).

2.2 Inferens Kausal untuk Individu Rentan

Organisasi perkhidmatan sosial perlu memahami kesan kausal intervensi terhadap populasi rentan. Kajian pemerhatian tradisional sering mengalami pemboleh ubah mengelirukan dan bias pemilihan. Kaedah inferens kausal, termasuk pemadanan skor kecenderungan dan pemboleh ubah instrumental, boleh memberikan anggaran keberkesanan intervensi yang lebih boleh dipercayai.

2.3 Klasifikasi Sedar Diskriminasi

Keputusan peruntukan dalam perkhidmatan sosial mesti adil dan tidak berat sebelah. Model pembelajaran mesin standard boleh secara tidak sengaja meneruskan atau menguatkan bias sedia ada. Teknik klasifikasi sedar diskriminasi memastikan algoritma peruntukan sumber tidak menjejaskan kumpulan terlindung sambil mengekalkan ketepatan ramalan.

3. Pelaksanaan Teknikal

3.1 Asas Matematik

Pelaksanaan teknikal bergantung pada beberapa konsep pembelajaran mesin lanjutan. Untuk inferens kausal, kami menggunakan rangka kerja hasil potensi:

Biarkan $Y_i(1)$ dan $Y_i(0)$ mewakili hasil potensi untuk unit $i$ di bawah rawatan dan kawalan, masing-masing. Kesan rawatan purata (ATE) ditakrifkan sebagai:

$$\text{ATE} = \mathbb{E}[Y_i(1) - Y_i(0)]$$

Untuk klasifikasi adil, kami melaksanakan kekangan pariti demografi. Biarkan $\hat{Y}$ menjadi hasil yang diramalkan dan $A$ menjadi atribut terlindung. Pariti demografi memerlukan:

$$P(\hat{Y} = 1 | A = a) = P(\hat{Y} = 1 | A = b) \quad \forall a, b$$

3.2 Keputusan Eksperimen

Eksperimen kami menunjukkan keberkesanan pendekatan berasaskan platform merentasi pelbagai domain:

3.3 Pelaksanaan Kod

Di bawah adalah pelaksanaan dipermudahkan pengelas sedar diskriminasi:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from fairlearn.reductions import ExponentiatedGradient, DemographicParity

class FairSocialClassifier:
    def __init__(self):
        self.base_estimator = LogisticRegression()
        self.constraint = DemographicParity()
        self.model = ExponentiatedGradient(
            self.base_estimator,
            self.constraint
        )
    
    def fit(self, X, y, sensitive_features):
        self.model.fit(X, y, sensitive_features=sensitive_features)
    
    def predict(self, X):
        return self.model.predict(X)

# Contoh penggunaan
classifier = FairSocialClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train, sensitive_features=A_train)
predictions = classifier.predict(X_test)

4. Aplikasi dan Hala Tuju Masa Depan

Pendekatan platform menunjukkan janji untuk menskalakan impak AI merentasi pelbagai domain. Hala tuju masa depan termasuk:

• Pembelajaran pindah rentas domain: Membangunkan model yang boleh memindahkan pandangan merentasi domain kebaikan sosial berbeza
• Pembelajaran teragih: Membolehkan latihan model kolaboratif tanpa berkongsi data sensitif
• Audit keadilan automatik: Membina alat untuk pemantauan berterusan keadilan algoritma
• Integrasi AI yang boleh dijelaskan: Membuat keputusan model boleh ditafsirkan untuk pekerja sosial dan pembuat dasar

Teknologi baru seperti seni bina transformer dan rangkaian neural graf menawarkan peluang baru untuk memahami sistem sosial kompleks. Integrasi teknologi ini ke dalam platform terbuka akan meningkatkan lagi keupayaan mereka.

5. Rujukan

1. Varshney, K. R., & Mojsilović, A. (2019). Open Platforms for Artificial Intelligence for Social Good: Common Patterns as a Pathway to True Impact. arXiv:1905.11519.
2. Chui, M., Harrysson, M., Manyika, J., Roberts, R., Chung, R., & Van Heteren, A. (2018). Applying AI for social good. McKinsey Global Institute.
3. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
4. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv:1810.04805.
5. Pearl, J. (2009). Causality: Models, reasoning, and inference. Cambridge University Press.
6. Kairouz, P., McMahan, H. B., Avent, B., Bellet, A., Bennis, M., & Bhagoji, A. N. (2021). Advances and open problems in federated learning. Foundations and Trends® in Machine Learning.
7. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems.