AI Ethics, Bias & Production Deployment

Responsible AI là một khuôn khổ để phát triển và triển khai các hệ thống AI một cách an toàn, đáng tin cậy và có đạo đức. Nó bao gồm các nguyên tắc như công bằng (fairness), minh bạch (transparency), giải trình được (accountability), bảo mật (privacy), và an toàn (safety), đảm bảo công nghệ AI mang lại lợi ích và giảm thiểu tác hại cho xã hội.

MLOps (Machine Learning Operations) là tập hợp các quy trình và công cụ nhằm tự động hóa và quản lý vòng đời của các mô hình machine learning trong môi trường sản xuất. Nó giúp đảm bảo các mô hình được triển khai một cách đáng tin cậy, có thể giám sát, cập nhật và duy trì hiệu suất theo thời gian, thay vì chỉ là một thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Thiên vị thuật toán có thể dẫn đến sự phân biệt đối xử và bất bình đẳng. Ví dụ, một hệ thống AI tuyển dụng thiên vị có thể bỏ qua các ứng viên nữ đủ tiêu chuẩn, một hệ thống cho vay thiên vị có thể từ chối các khoản vay cho một nhóm dân tộc thiểu số, hoặc một hệ thống chẩn đoán y tế có thể hoạt động kém chính xác hơn đối với một giới tính nhất định.

Tính minh bạch liên quan đến việc hiểu rõ cách một mô hình được tạo ra, dữ liệu nào được sử dụng và quy trình triển khai của nó. Tính giải trình được (hay diễn giải được) tập trung vào việc có thể giải thích tại sao một mô hình lại đưa ra một quyết định hoặc dự đoán cụ thể. Một hệ thống có thể minh bạch nhưng vẫn khó giải thích (ví dụ: một mạng neural sâu).

Đây là các bộ công cụ mã nguồn mở giúp các nhà phát triển đánh giá và giảm thiểu các vấn đề về tính công bằng trong các mô hình machine learning. Chúng cung cấp các chỉ số để đo lường sự thiên vị và các thuật toán để giảm thiểu sự thiên vị đó.

Các giá trị đạo đức và chuẩn mực xã hội không phải là phổ quát; chúng khác nhau giữa các nền văn hóa. Một hệ thống AI được coi là phù hợp ở một quốc gia có thể bị coi là xúc phạm hoặc không phù hợp ở một quốc-gia khác. Do đó, việc thiết kế AI có trách nhiệm đòi hỏi sự nhạy bén và thấu hiểu về văn hóa địa phương nơi nó được triển khai.

Đây là một kỹ thuật giảm thiểu thiên vị, trong đó một mạng "đối thủ" (adversary) được huấn luyện để cố gắng dự đoán một thuộc tính nhạy cảm (ví dụ: giới tính, chủng tộc) từ các dự đoán của mô hình chính. Mô hình chính sau đó được huấn luyện để vừa thực hiện tốt nhiệm vụ của mình, vừa "đánh lừa" mạng đối thủ, tức là làm cho các dự đoán của nó không chứa thông tin về thuộc tính nhạy cảm đó.

Các kỹ thuật bao gồm ẩn danh hóa và mã hóa dữ liệu, nhưng các phương pháp tiên tiến hơn như "Differential Privacy" (Quyền riêng tư vi phân) đang ngày càng phổ biến. Differential Privacy thêm một lượng nhiễu được kiểm soát vào dữ liệu hoặc kết quả truy vấn, giúp bảo vệ thông tin của các cá nhân trong khi vẫn cho phép thực hiện các phân tích thống kê hữu ích trên toàn bộ tập dữ liệu.

Một vòng đời MLOps thường bao gồm: thu thập và chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện và xác thực mô hình, đóng gói và triển khai mô hình, giám sát hiệu suất mô hình trong thực tế, và huấn luyện lại mô hình khi cần thiết. Toàn bộ quá trình này được tự động hóa và lặp lại.

Đây là một câu hỏi phức tạp về mặt pháp lý và đạo đức mà chưa có câu trả lời rõ ràng, được gọi là vấn đề về "trách nhiệm giải trình" (accountability). Trách nhiệm có thể thuộc về nhà phát triển, công ty triển khai, người dùng cuối, hoặc thậm chí là chính hệ thống AI. Việc thiết lập các khuôn khổ pháp lý và quy định rõ ràng là rất quan trọng để giải quyết vấn đề này.