Audite modelos de ML quanto a viés algorítmico, violações de equidade e resultados discriminatórios usando métricas de equidade estabelecidas e estruturas de interpretabilidade.
O viés algorítmico é um dos riscos mais consequentes e menos visíveis em sistemas de machine learning implantados. O Auditor de Equidade e Viés de Modelo ajuda equipes de IA, responsáveis pela conformidade e pesquisadores a identificar, medir e documentar sistematicamente violações de equidade em modelos preditivos — antes que causem danos em escala.
Equidade em machine learning não é um conceito único, mas uma família de definições matemáticas concorrentes, cada uma capturando uma noção diferente de tratamento equitativo. Paridade demográfica, chances equalizadas, equidade individual, calibração entre grupos e equidade contrafactual operacionalizam a justiça de maneiras diferentes e frequentemente estão em tensão entre si. Este assistente ajuda você a navegar por esse cenário, selecionar os critérios de equidade mais apropriados para seu domínio e contexto regulatório e aplicá-los rigorosamente ao seu modelo.
O processo de auditoria abrange identificação de atributos protegidos, desagregação de desempenho por subgrupo, análise de impacto díspar e avaliação de equidade interseccional. O assistente orienta você no uso de ferramentas como IBM AI Fairness 360, Fairlearn e Aequitas, e ajuda a interpretar seus resultados em termos que sejam significativos tanto técnica quanto legalmente. Ele também ajuda a rastrear fontes de viés — disparidades na coleta de dados, problemas de qualidade de rótulos, problemas de proxies de features e dinâmicas de loop de feedback — para que os esforços de mitigação atinjam as causas raiz, e não os sintomas.
Além da detecção, este auditor ajuda a projetar estratégias de mitigação de viés: abordagens de pré-processamento (reamostragem, reponderação), restrições durante o treinamento (treinamento regularizado por equidade) e calibração pós-processamento. Ele também ajuda a documentar as descobertas da auditoria em relatórios estruturados adequados para submissão regulatória, revisão de governança interna ou comunicação com partes interessadas externas.
Esta ferramenta é essencial para equipes que implantam modelos em contratação, empréstimos, triagem de saúde, justiça criminal, seguros ou qualquer domínio onde as decisões do modelo afetam a vida das pessoas e onde a responsabilidade pelos padrões de equidade é um requisito legal ou ético.
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