世界今頭條!陳旭:算法公平需兼顧用戶滿意度和商品公平性
(資料圖)
中新經緯7月15日電 (王玉玲)近日,由對外經濟貿易大學數字經濟與法律創新研究中心主辦的“算法公平治理與實現”研討會在線上舉行。中國人民大學高瓴人工智能學院助理教授陳旭對推薦算法領域公平性進行了介紹。
推薦算法是今日頭條、優酷等各大網站中標配的組件,它可以緩解信息過載問題,幫助用戶節省大量時間,找到自己感興趣的商品、視頻和其他信息,也可以幫助企業提升銷量,在互聯網當中應用廣泛。
陳旭介紹道,從人工智能角度來講,推薦算法和傳統人工智能,包括計算機視覺、自然語言處理有所差別,后者偏向客觀AI,前者偏向主觀AI,公平性指標對其更為重要。由于推薦系統用戶本身的差異,基于用戶的公平性在實現過程中更關注不同組用戶對推薦結果滿意度的公平,而不局限于追求推薦結果的一致性。主觀AI以提升利益方的效益為目的,而并非單純提升準確度,利益方包括用戶、商家、其他人員,如騎手等。“效益比準確度的范圍要大很多,公平性就是效益的一個重要方面。”陳旭說道。
對于推薦系統領域的公平性,陳旭將其分為三類,包括基于用戶的公平、基于商品的公平和基于用戶和商品的公平。基于用戶的公平有兩種比較常用的定義,第一種是希望對于不同組的用戶,推薦結果應該盡量相似。但推薦結果相似,對于個人來講滿意度可能會降低,所以在這個基礎上人們又提出基于用戶滿意度的公平性。比如對于不同用戶,并不需要給他們推薦相似結果,只需要讓不同用戶之間滿意度比較相似即可。如果有的用戶滿意度比較高,有的用戶滿意度比較低,則被認為是不公平的。所以基于推薦結果的滿意度公平性目前在推薦系統領域較為推崇。基于商品的公平性希望熱門商品被推薦的概率稍微低一點,冷門商品被推薦的概率盡量高一點。基于用戶和商品的公平性是將上述兩類方法融合在一起。
從實現的角度來講,基于公平性的推薦算法通常可以分為三類,第一是前處理方法,這類方法往往直接去除敏感變量或通過調整權重、刪除樣本等方式使敏感變量和預測結果相互獨立;第二是中處理方法,它希望模型學習產生的結果本身就是公平的,而無需對數據進行預處理;第三是后處理方法,在這類方法中,人們通常先預訓練推薦模型,然后對推薦結果進行重排序,使得它能夠滿足群組或個體的公平性約束。對于推薦算法的公平性,未來仍需研究三個問題:第一,個人如何能夠感受到算法是否公平;第二,算法公平性的定義眾多,以何種標準來定義公平更為合適;第三,對于多敏感變量,特別是相互矛盾的敏感變量,如何權衡實現公平。(更多報道線索,請聯系本文作者王玉玲:wangyuling@chinanews.com.cn)(中新經緯APP)
責任編輯:李中元
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