responsible-ai-toolbox

项目介绍：Responsible AI Toolbox

项目背景

负责任的人工智能（AI）指的是在安全、可信任且道德的情况下评估、开发和部署AI系统，以便做出负责任的决策和行动。负责AI工具箱（Responsible AI Toolbox）则是一套工具，提供了一系列模型和数据探索以及评估的用户界面和库，帮助用户更好地理解AI系统。这些接口和库能够帮助AI系统的开发者和相关方更负责任地开发和监控AI，并采取更有效的基于数据的行动。

项目组成

负责AI工具箱由三个主要仓库组成，每个仓库提供不同的功能：

• Responsible-AI-Toolbox 仓库：该仓库包含四个可视化组件，用于模型评估和决策，包括：

  1. 负责AI仪表板：汇集整个工具箱中的成熟工具，进行全面的模型负责评估和调试。
  2. 误差分析仪表板：识别模型错误和哪些数据组的模型表现不佳。
  3. 可解释性仪表板：理解模型预测。
  4. 公平性仪表板：通过不同指标分析模型的公平性。

• Responsible-AI-Toolbox-Mitigations 仓库：用于帮助AI从业者探索与减轻特定问题的技术措施，目前包括数据处理、数据平衡分析以及分组管理功能。

• Responsible-AI-Tracker 仓库：一个JupyterLab扩展，管理、跟踪及比较机器学习实验结果，以促进模型改善。

• Responsible-AI-Toolbox-GenBit 仓库：用于测量自然语言处理数据集中性别偏差。

负责AI仪表板

负责AI仪表板是一个集成界面，可以帮助用户流畅地完成模型调试和决策过程。它的实现依赖于多种开源工具：

• 误差分析：识别数据群体中高错误率的现象。
• 公平性评估：评估哪个群体可能被AI不公平地影响。
• 模型可解释性：理解模型整体行为和单个预测的原因。
• 反事实分析：提供不同预测结果所需的最小更改。
• 因果分析：回答数据驱动决策问题，比如改变策略后收入会如何变动。
• 数据平衡：帮助用户了解数据的整体特性。

主要目标

负责AI仪表板旨在加快机器学习的工程过程，帮助模型开发者创建流畅的调试体验，并支持业务利益相关者探索数据中的因果关系以便做出明智的决策。

安装和定制

用户可以通过以下命令安装负责AI工具箱：

pip install raiwidgets

重新启动 Jupyter kernel 以确保新安装成功。 负责AI工具箱的强大之处在于其可定制性，允许用户设计符合其特定需求的模型调试和决策工作流。

支持的模型

负责AI工具箱API支持在Pythonnumpy.ndarray、pandas.DataFrame、iml.datatypes.DenseData和scipy.sparse.csr_matrix格式上的模型。

适用示例

该工具箱还可以与许多API中的AI模型一同使用，如Azure Cognitive Services 提供的API，方便地开展多种应用场景。

维护团队

该项目由一个多元的团队维护，成员包括Ke Xu、Roman Lutz、Ilya Matiach等多位经验丰富的维护者。

通过这些功能，负责AI工具箱为AI模型评估和开发提供了一个强大而灵活的解决方案，帮助开发者和相关方制定更负责的AI技术策略。