为了提高人工智能解决方案的透明度,微软发布多个工具,在Azure上提供负责任机器学习服务(Responsible ML),微软提到,由于机器学习开始被深入整合进日常业务流程,因此透明度显得特别重要,Azure机器学习的问责功能,包含三个部分,理解模型、保护人们和数据以及控制端到端机器学习程序。

微软提供InterpretML工具包,让企业可以利用模型可解释性功能,进一步理解模型行为,并向终端用户以及业务相关利益人士,解释机器学习所产生的结果。InterpretML工具包有助于建立精确的机器学习模型,让开发人员可在模型训练和预测阶段,了解模型的行为,而且还适用深度神经网络,另外,模型可解释性功能也可以执行假设分析,透过更改特征值,以确定这些特征对模型预测的影响。

微软表示,当前建置人工智能系统的挑战之一,便是无法优先考虑公平性,微软现在提供可以和Azure机器学习结合使用的Fairlearn工具,开发人员和资料科学家,可以利用专门的算法,确定每个人都能获得公平的结果。用户可以在模型训练和部署期间,利用Fairlearn来评估模型公平性,在减少不公平现象的同时,优化模型效能,该工具提供了互动可视化工具,可以用来和推荐的模型进行比较减少不公平性。

考虑到机器学习应用处理越来越多的敏感数据,像是医疗保健以及人口普查等领域,微软提到,目前用来保护隐私安全的方法,包括校改和屏蔽等,可会限制机器学习的效能,而为了解决这个问题,可以应用差分隐私(Differential Privacy)和机密机器学习技术来建构解决方案,在保持机器学习模型效能的同时,还能保有数据隐私和机密性。

因此微软发布了WhiteNoise差分隐私工具包,用户可以用于Azure机器学习服务上,保护隐私并且防止个人资料遭到辨识。这个差分隐私技术是微软跟哈佛大学研究人员合作开发的,会在数据中添加统计噪声,以防止泄露个人隐私信息,且不会造成重大准确性损失。

而为了提高模型训练和部署的安全性,Azure机器学习提供了数据和网络保护功能,包括支持Azure虚拟网络,并且有提供连接到机器学习工作空间的私有链接,用户也可以在专用机器上执行机器学习工作负载,并且在数据传输和静止时,使用密钥加密。利用这些基础,机器学习团队可以在不用看见数据的情况下,在安全环境以机密数据建置模型。

微软提到,负责任的机器学习,其开发过程应该是可重复、可靠并且相关利益者可被问责,而Azure机器学习的责任流程涵盖每个决策者、审核人员,以及机器学习生命周期中的每个参与者。Azure机器学习提供追踪功能,可自动维护机器学习资产的详细追踪信息,像是执行历史纪录、训练环境和模型说明等,并将这些数据纪录在中央注册表中,让企业可以用于各种审核需求。

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