Обязанности (кратко)
- Минимизировать вред и дискриминацию; защищать права кандидатов.
- Быть прозрачным и подотчётным: документировать данные, модель, тесты и ограничения.
- Следовать закону и профессиональной этике; при серьёзном риске — остановить выпуск и эскалировать.
- Обеспечить возможность проверки и оспаривания решений человеком.
Практический план действий (пошагово)
1) Диагностика и сбор контекста
- Выяснить юридические требования и уязвимые группы в юрисдикции.
- Собрать метаданные: источники, временные рамки, процессы отбора, метрики успеха.
- Прописать цели модели и приемлемые торговые-offs (точность vs справедливость).
2) Аудит данных и модели
- Исследовать распределения признаков и целевой переменной по группам; выявить пропуски и шум.
- Проверить селективность отклика / feedback loops.
- Отметить корреляты защищённых признаков (proxy features).
3) Измерение предвзятости (выбрать метрики по контексту)
- Демографическое равенство: диспаритет (disparate impact)
$\text{DI}=\frac{P(\hat{Y}=1\mid A=1)}{P(\hat{Y}=1\mid A=0)}$ - Показатели по классам: истинно-положительная доля (TPR)
$\text{TPR}=\frac{TP}{TP+FN}$, и разница $\Delta \text{TPR}={\text{TPR}}_{A=1}-{\text{TPR}}_{A=0}$ - Equalized odds: требование ${\text{TPR}}_{A=1}={\text{TPR}}_{A=0}$ и ${\text{FPR}}_{A=1}={\text{FPR}}_{A=0}$ - Калибровка по группам: $\mathrm{Pr}(Y=1\mid s,A=a)=s$ для каждого $a$ - Анализ интерсекциональности (сочетания признаков).
4) Смягчение предвзятости (техники)
- Предобработка: очистка/ребалансировка данных, reweighting, устранение proxy-признаков.
- In-processing: добавление штрафа за несправедливость в функцию потерь, adversarial debiasing.
- Post-processing: корректировка порогов по группам, reject-option classification.
- Выбор техники по проверке эффективности и правовым ограничениям; тестировать регрессию ошибок.
5) Обеспечение прозрачности и объяснимости
- Документы: datasheets for datasets, model cards, README с ограничениями и предположениями.
- Предоставлять понятные объяснения решений для кандидатов (почему отклонено, какие данные использовались).
- Инструменты объяснения: SHAP/LIME/интерпретируемые модели, но с осторожностью (агрегация по группам).
6) Право и социальные последствия
- Провести оценку воздействия (DPIA/EIA) и согласовать с юристами; учитывать трудовое и антидискриминационное право.
- Обеспечить права кандидатов: информирование, согласие (если требуется), возможность апелляции и человеческого пересмотра.
- Оценивать косвенные эффекты: усиление неравенства, дискриминация в последующих циклах (feedback loops).
7) Внедрение, мониторинг и управление
- Канареечный запуск, A/B-тесты и контроли с честными эталонами.
- Непрерывный мониторинг fairness-метрик и drift; алерты при ухудшении.
- Логирование и сохранение аудита решений (с учётом приватности).
- Процедуры обновления модели и регламенты для экстренных остановок.
8) Организационные меры
- Вовлечь заинтересованных сторон: HR, юристов, представители затронутых групп.
- Назначить ответственных за этику/контроль качества; проводить внешние аудиты.
- Обучать команду по вопросам предвзятости и законодательным требованиям.
Ключевые принципы принятия решений
- Выбирать метрики и методы исходя из реального вреда, а не только технологической удобности.
- Документировать компромиссы и информировать руководство; при отсутствии адекватных мер — не допускать распространения системы.
- Считать непрерывный мониторинг и коммуникацию с пользователями частью продукта.
Если нужно, могу предложить конкретный чек-лист или набор метрик/код для аудита вашей модели.