Causality Is Key to Understand and Balance Multiple Goals in Trustworthy ML and Foundation Models
作者: Ruta Binkyte, Ivaxi Sheth, Zhijing Jin, Muhammad Havaei, Bernhardt Schölkopf, Mario Fritz
发布时间: 2025-03-03
来源: arxiv
研究方向: 可信机器学习和基础模型
主要内容
本文探讨了将因果方法整合到机器学习中，以平衡可信机器学习和基础模型中多个竞争目标之间的权衡，包括公平性、隐私、鲁棒性、准确性和可解释性。
主要贡献
1. 提出因果方法在可信机器学习和基础模型中平衡多个竞争目标的重要性。
2. 分析了因果方法如何解决可信机器学习中的关键权衡，例如隐私与准确性的权衡、公平性与准确性的权衡等。
3. 探讨了如何将因果方法实际集成到机器学习和基础模型中，以提高其可靠性和可解释性。
4. 讨论了采用因果框架的挑战、限制和机会，为更负责任和道德的AI系统铺平道路。
研究方法
1. 因果图（DAGs）和do-calculus
2. 因果推理
3. 因果发现
4. 因果约束机器学习（CCML）
5. 不变特征学习（IFL）
6. 解耦变分自动编码器（Disentangled VAEs）
7. 双重机器学习（DML）
8. 因果数据增强
9. 因果表示学习
10. 实体干预
11. 损失函数调整
12. 微调
13. 因果感知对齐（CAA）
14. 因果审计
实验结果
本文没有提供具体的实验结果，而是通过理论分析和案例研究来展示因果方法在解决可信机器学习中的权衡方面的潜力。
未来工作
未来的研究应集中在以下方面：开发可扩展的因果数据集成方法、创建和共享高质量的因果数据集、改进因果发现技术、建立评估因果模型的能力，以及在高风险领域提供透明的决策依据。