Кратко и по делу — последовательность действий и пояснения.
1) Обнаружение проблемы
- Сбор метрик по группам: вычислить, например, statistical parity difference и disparate impact:
- $SPD=P(\hat{Y}=1\mid A=0)-P(\hat{Y}=1\mid A=1)$ - $DI=\frac{P(\hat{Y}=1\mid A=\text{protected})}{P(\hat{Y}=1\mid A=\text{reference})}$ (обычно сигналом риска считается $DI<0.8$)
- Оценить другие метрики (precision/recall по группам, false positive/negative rates) для поиска разных типов дискриминации (group vs. individual).
2) Диагностика причин
- Аудит данных: проверить распределения признаков по полу, пропуски, смещения в сборе, исторические предубеждения.
- Поиск прокси-признаков: вычислить корреляции признаков с полом и влияние этих признаков на предсказание.
- Интерпретируемость модели: использовать SHAP/LIME, контрфактуальные объяснения, feature importance, чтобы понять, какие признаки и как вносят вклад в решения.
- Тесты на устойчивость: обучить простую модель (логистическая регрессия) и сравнить с текущей — различия могут указать на переобучение или сложные зависимости.
3) Исправление / смягчение
- Выбрать подход по месту вмешательства: preprocessing, in-processing, post-processing.
- Preprocessing: перераспределение/взвешивание примеров (reweighting), удаление/обработка прокси-признаков, генерация синтетических данных для балансировки.
- In-processing: добавление штрафов на несправедливость в loss (adversarial debiasing, fairness constraints), оптимизация на метрики типа equalized odds.
- Post-processing: корректировка порогов по группам (Hardt et al.), calibrated equalized odds.
- Согласовать компромиссы: документировать влияние на общую производительность (trade-off accuracy vs fairness) и выбирать цельную метрику справедливости, соответствующую требованиям бизнеса/закона.
- Ввести человеческий контроль для спорных случаев (human-in-the-loop) и правила отказа/пересмотра.
4) Валидация и ретест
- Оценить модель на независимом сете с метриками справедливости и utility.
- Провести стресс-тесты, сценарии «что‑если» и контрфактуальные тесты (например, поменять пол у кандидата и посмотреть изменение решения).
- При внешнем аудите обеспечить репродуцируемость результатов и сохранить лог изменений.
5) Развёртывание и мониторинг
- Ввести непрерывный мониторинг метрик справедливости в проде, алерты при ухудшении.
- Собирать обратную связь от пользователей/HR и анализ ошибок.
- Автоматическая регрессионная проверка после дообучения.
6) Документирование и юридическая/этическая ответственность
- Подготовить Model Card и Data Sheet: назначение, ограничения, метрики по группам, способы смягчения.
- Обеспечить аудитную трассируемость изменений и решений (лог действий, версии данных, модели).
7) Баланс прозрачности и конфиденциальности
- Публиковать агрегированные метрики fairness и описания методов смягчения (без раскрытия персональных данных).
- Для подробных объяснений и аудита использовать защищённые механизмы доступа (secure enclaves, роль‑базированный доступ) и NDA с аудиторами.
- Применять приватность на уровне данных: дифференциальная приватность при публикации статистик или синтетические наборы для внешнего аудита.
- Минимизировать и анонимизировать данные в общедоступной документации; раскрывать алгоритмические решения и ограничения, не раскрывая PII или уязвимые детали модели.
8) Организационные меры
- Внедрить политику регулярных этических аудитов, мультидисциплинарные ревью (тех, юристов, HR), обучение команды по проблемам предвзятости.
- Если дискриминация системная, приостановить использование модели для принятия решений до устранения рисков.
Коротко: измерить и подтвердить проблему, найти источники (данные/признаки/модель), выбрать и реализовать методики исправления (pre/in/post), верифицировать и мониторить, документировать и обеспечить прозрачность на уровне агрегированных результатов при защите приватности.