[论文解读] Fairness and Bias in Robot Learning

Laura Londoño, Juana Valeria Hurtado+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2022

Ethics and Social Impacts of AI被引用 4

一句话总结

本综述首次提出了机器人学习中公平性的跨学科框架，整合了技术、伦理和法律视角。它提出了一个四层次偏差分类法（数据级、模型级、实施级、社会结构性），提出了公平感知的方法，并提供了可操作的指导方针，以检测、缓解和预防机器人学习系统中的偏差，确保公平的人机交互。

ABSTRACT

Machine learning has significantly enhanced the abilities of robots, enabling them to perform a wide range of tasks in human environments and adapt to our uncertain real world. Recent works in various machine learning domains have highlighted the importance of accounting for fairness to ensure that these algorithms do not reproduce human biases and consequently lead to discriminatory outcomes. With robot learning systems increasingly performing more and more tasks in our everyday lives, it is crucial to understand the influence of such biases to prevent unintended behavior toward certain groups of people. In this work, we present the first survey on fairness in robot learning from an interdisciplinary perspective spanning technical, ethical, and legal challenges. We propose a taxonomy for sources of bias and the resulting types of discrimination due to them. Using examples from different robot learning domains, we examine scenarios of unfair outcomes and strategies to mitigate them. We present early advances in the field by covering different fairness definitions, ethical and legal considerations, and methods for fair robot learning. With this work, we aim to pave the road for groundbreaking developments in fair robot learning.

研究动机与目标

• 解决机器人学习系统中算法偏差日益增长的担忧，此类偏差可能导致对特定人类群体的歧视性行为。
• 识别并分类从数据收集到部署整个机器人学习生命周期中的偏差来源。
• 整合技术、伦理和法律视角，构建一个全面的公平感知机器人学习框架。
• 为开发者提出实用的指导方针和缓解策略，以确保机器人行为的社会责任与包容性。
• 促进在机器人学习中采用公平感知实践，以增强信任、安全性和社会接受度。

提出的方法

• 提出四层次偏差分类法：数据级（数据收集与处理）、模型级（训练与学习）、实施级（部署与运行）以及社会结构性条件。
• 将偏差来源分类为社会性、历史性、测量性和表征性偏差，将其与机器人学习各阶段具体关联。
• 引入专为机器人学习设计的公平性定义、度量指标和缓解技术，包括约束优化与在线评估框架。
• 将伦理与法律考量整合进机器人学习流程，强调符合非歧视原则与以用户为中心的设计。
• 建议采用包容性开发团队与多样化训练数据，以减少表征性偏差并提升公平性。
• 提出在线评估与持续监控系统，实现实时检测与纠正部署过程中不公平行为。

实验结果

研究问题

• RQ1 在机器人学习系统的不同开发与部署阶段，可能出现的主要偏差来源与类型是什么？
• RQ2 在人机交互与决策制定背景下，如何对机器人学习中的公平性进行形式化定义与度量？
• RQ3 可采用哪些技术、伦理与法律策略来检测、预防和缓解机器人学习系统中的偏差？
• RQ4 跨学科协作如何提升真实世界人本环境中机器人学习系统的公平性与包容性？
• RQ5 社会结构性因素与团队多样性在塑造机器人学习结果公平性方面发挥什么作用？

主要发现

• 机器人学习中的偏差源于多种来源——社会性、历史性、测量性与表征性偏差——贯穿学习流程的所有阶段。
• 所提出的四层次分类法可系统性识别数据、模型、实施与社会结构性层面的偏差。
• 公平感知学习方法，包括约束优化与在线评估，可有效减少机器人中的歧视性行为。
• 包容性开发团队与多样化训练数据显著降低表征性偏差，提升机器人行为的公平性。
• 通过专用学习框架，可在训练阶段早期检测并惩罚不良行为（如不尊重的语言），实现有效干预。
• 持续的在线评估与反馈回路使机器人能够伦理地适应新颖且动态的社会情境，从而增强长期公平性与安全性。