Sosyal Fayda için Açık Yapay Zeka Platformları: Gerçek Etki için Ortak Kalıplar

İçindekiler

1. Giriş

Sosyal fayda için yapay zeka hareketi, AI uygulayıcıları ile sosyal değişim organizasyonları arasındaki ortaklıkların potansiyelini gösteren çok sayıda demonstrasyonun olduğu kritik bir dönemece ulaşmıştır. Ancak, tek seferlik demonstrasyonlardan ölçülebilir, kalıcı etkiye geçiş, temel bir yaklaşım değişikliği gerektirir. Bu makale, benzer alanlarda çalışan birden fazla organizasyonun ortak ihtiyaçlarını desteklemek için temel AI yetenekleri içeren açık platformlar önermektedir.

Hareket, veri bilimi yarışmaları, gönüllü etkinlikler, burs programları ve kurumsal hayırseverlik dahil olmak üzere çeşitli işbirliği modelleri kullanmıştır. Bu çabalara rağmen, önemli darboğazlar devam etmektedir: veriye erişilemezlik, yetenek kıtlığı ve 'son kilometre' uygulama zorlukları. Platform tabanlı yaklaşım, yeniden kullanılabilir, ölçeklenebilir çözümler oluşturarak bu sınırlamaları ele almaktadır.

2. Sosyal Fayda için Yapay Zekada Sorun Kalıpları

2.1 Kalkınma Raporları için Doğal Dil İşleme

Uluslararası kalkınma organizasyonları, proje ilerlemesini, zorluklarını ve sonuçlarını belgeleyen büyük miktarlarda yapılandırılmamış metin raporları üretmektedir. Bu belgelerin manuel analizi zaman alıcıdır ve genellikle kritik içgörüleri kaçırmaktadır. NLP platformları, temel bilgilerin çıkarılmasını otomatikleştirebilir, ortaya çıkan temaları belirleyebilir ve Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine (SKH) karşı ilerlemeyi takip edebilir.

2.2 Savunmasız Bireyler için Nedensel Çıkarım

Sosyal hizmet organizasyonları, müdahalelerin savunmasız nüfuslar üzerindeki nedensel etkilerini anlamaya ihtiyaç duyar. Geleneksel gözlemsel çalışmalar genellikle karıştırıcı değişkenler ve seçim yanlılığından muzdariptir. Eğilim puanı eşleştirmesi ve enstrümantal değişkenler dahil olmak üzere nedensel çıkarım yöntemleri, müdahale etkinliği için daha güvenilir tahminler sağlayabilir.

2.3 Ayrımcılık Farkında Sınıflandırma

Sosyal hizmetlerdeki tahsis kararları adil ve tarafsız olmalıdır. Standart makine öğrenimi modelleri, mevcut önyargıları istemeden devam ettirebilir veya güçlendirebilir. Ayrımcılık farkında sınıflandırma teknikleri, tahmin doğruluğunu korurken kaynak tahsis algoritmalarının korunan grupları dezavantajlı duruma düşürmediğinden emin olur.

3. Teknik Uygulama

3.1 Matematiksel Temeller

Teknik uygulama, birkaç ileri makine öğrenimi kavramına dayanmaktadır. Nedensel çıkarım için potansiyel sonuçlar çerçevesini kullanıyoruz:

$Y_i(1)$ ve $Y_i(0)$ sırasıyla, $i$ birimi için tedavi ve kontrol altındaki potansiyel sonuçları temsil etsin. Ortalama tedavi etkisi (ATE) şu şekilde tanımlanır:

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

Adil sınıflandırma için, demografik eşitlik kısıtlamalarını uyguluyoruz. $\hat{Y}$ tahmin edilen sonuç ve $A$ korunan nitelik olsun. Demografik eşitlik şunu gerektirir:

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

3.2 Deneysel Sonuçlar

Deneylerimiz, platform tabanlı yaklaşımların birden fazla alanda etkinliğini göstermektedir:

3.3 Kod Uygulaması

Aşağıda, ayrımcılık farkında sınıflandırıcının basitleştirilmiş bir uygulaması bulunmaktadır:

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)

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

4. Gelecek Uygulamalar ve Yönelimler

Platform yaklaşımı, AI etkisini birden fazla alanda ölçeklendirmek için umut vaat etmektedir. Gelecek yönelimler şunları içerir:

• Alanlar arası transfer öğrenme: Farklı sosyal fayda alanları arasında içgörü transferi yapabilen modeller geliştirme
• Birleşik öğrenme: Hassas verileri paylaşmadan işbirlikçi model eğitimine olanak sağlama
• Otomatik adillik denetimi: Algoritmik adaletin sürekli izlenmesi için araçlar oluşturma
• Açıklanabilir AI entegrasyonu: Model kararlarını sosyal hizmet uzmanları ve politika yapıcılar için yorumlanabilir hale getirme

Transformer mimarileri ve grafik sinir ağları gibi gelişmekte olan teknolojiler, karmaşık sosyal sistemleri anlamak için yeni fırsatlar sunmaktadır. Bu teknolojilerin açık platformlara entegrasyonu, yeteneklerini daha da geliştirecektir.

5. Referanslar

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.