Fairness Feedback Loops: Training on Synthetic Data Amplifies Bias
Notice bibliographique
Résumé
Model-induced distribution shifts (MIDS) occur as previous model outputs pollute new model training sets over generations of models. This is known as model collapse in the case of generative models, and performative prediction or unfairness feedback loops for supervised models. When a model induces a distribution shift, it also encodes its mistakes, biases, and unfairnesses into the ground truth of its data ecosystem. We introduce a framework that allows us to track multiple MIDS over many generations, finding that they can lead to loss in performance, fairness, and minoritized group representation, even in initially unbiased datasets. Despite these negative consequences, we identify how models might be used for positive, intentional, interventions in their data ecosystems, providing redress for historical discrimination through a framework called algorithmic reparation (AR). We simulate AR interventions by curating representative training batches for stochastic gradient descent to demonstrate how AR can improve upon the unfairnesses of models and data ecosystems subject to other MIDS. Our work takes an important step towards identifying, mitigating, and taking accountability for the unfair feedback loops enabled by the idea that ML systems are inherently neutral and objective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».