本文主要是介绍语音处理中隐私与公平性的相互作用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
隐私和公平性通常被视为具有独特挑战和解决方案的独立领域。然而，最近的研究表明，隐私增强技术可能会影响机器学习算法中的偏见。另一方面，注重公平性的模型学习技术已经显示出对个人隐私的不利影响。
本文挑战了隐私和公平性可以在语音处理技术背景下分别处理的假设，并强调了探索这一领域内隐私-公平性权衡的必要性。鉴于现代语音处理技术严重依赖于机器学习和生成模型，其他领域观察到的隐私-公平性权衡可能也适用于语音处理技术。因此，本文强调隐私和公平性是应该一起解决的相互依赖的维度。
机器学习生命周期中隐私风险和偏见的概览
1 背景
1.1 偏见和公平
- 算法公平：算法公平是指检测、量化和管理决策系统中的偏见，以确保对所有用户公平对待。
- 公平度量和工具：文章介绍了平等化机会、人口统计平衡、平等对待等常见的公平度量和工具，例如 AIF360、Fairlearn 和 Aequitas。
- 公平的挑战：文章讨论了公平自动化和统计度量与情境敏感性之间的脱节，并强调了将算法公平与法律、伦理和政治方面相结合的重要性。
1.2 隐私和隐私损害
- 隐私的定义：隐私是一个复杂的概念，没有统一的定义。
- 隐私损害：文章介绍了几种常见的隐私损害类型，包括尊严损害、未来损害、权力失衡等。
- 隐私增强技术（PETs）：PETs 是指旨在减少或消除隐私损害的技术，例如匿名化、合成数据、差分隐私等。
1.3 其他领域的隐私-公平权衡
- 隐私和效用的权衡：许多研究探讨了隐私和效用之间的权衡，例如差分隐私技术可能会降低模型的准确性。
- 公平和效用的权衡：一些研究也探讨了公平和效用之间的权衡，例如公平感知模型可能会牺牲某些群体的效用。
- 隐私-公平权衡：文章回顾了其他领域中隐私和公平之间权衡的研究现状，并指出语音处理领域的研究空白。
2 语音处理任务中的隐私损害和偏见来源
2.1 隐私损害和偏见的框架
- 隐私损害的框架：使用 Solove 提出的隐私损害分类框架，将可能导致隐私损害的活动分为四类：信息收集、信息处理、信息传播和侵犯。
- 偏见的框架：使用 Suresh 和 Guttag 提出的偏见来源框架，将偏见分为七类：代表性偏见、测量偏见、历史偏见、学习偏见、聚合偏见、评估偏见和部署偏见。
2.2 数据收集和准备
2.2.1 偏见来源
- 历史偏见：数据集中可能存在反映社会偏见的特征，例如 VoxCeleb 1 数据集存在性别和年龄偏见。
- 代表性偏见：数据集中可能存在某些群体的代表性不足，例如某些方言或口音在数据集中缺失。
- 测量偏见：特征或标签的选择可能会引入偏见，例如 VoxCeleb 数据集使用国籍作为子群体标签，将国籍与口音和方言混淆。
2.2.2 隐私损害来源
- 监视：语音助手可能被用于监听私人对话，侵犯用户隐私。
- 审问：用户可能被迫提供敏感信息，例如 Mixer 语料库中包含丰富的元数据，可能导致用户感到被审问。
2.3 模型构建、评估和后处理
2.3.1 偏见来源
- 学习偏见：模型选择可能会影响不同样本的性能，例如模型大小会影响语音识别和关键词识别的性能。
- 聚合偏见：通用模型可能无法很好地拟合数据中存在的不同群体，导致性能差异。
- 评估偏见：评估数据集可能与使用人群不匹配，导致评估结果不准确。
2.3.2 隐私损害来源
- 聚合：将语音数据与其他数据源结合，可以揭示更多关于个人的信息。
- 识别：语音数据可以用于识别个人身份，例如通过身份推断攻击。
- 不安全：存储或处理语音数据时，可能存在安全漏洞，导致数据泄露。
- 二次使用：语音数据可能被用于未经授权的目的，例如用于开发新的语音识别模型。
- 排斥：用户可能无法控制其语音数据的用途，例如 VoxCeleb 数据集是从 YouTube 上抓取的，用户可能并不知情。
2.4 模型部署
2.4.1 偏见来源
模型的实际使用场景可能与原始定义的问题空间不匹配，例如语音识别模型用于司法鉴定和身份验证时，可能存在不同的要求。
2.4.2 隐私损害来源
- 违反保密性、披露和暴露：模型攻击可能导致敏感属性信息泄露，例如成员推断攻击和属性推断攻击。
- 可访问性增加：部署模型可能会增加个人信息的可访问性，例如通过模型攻击获取个人信息。
- 敲诈：攻击者可能会利用获取的信息进行敲诈勒索。
- 挪用：攻击者可能会使用语音数据冒充他人身份。
- 失真：模型攻击可能会生成虚假信息，例如语音合成技术可以生成逼真的语音，用于传播虚假信息。
3语音处理中隐私-公平权衡的背景
3.1 PETs 对公平的影响
- 匿名化：匿名化可以消除模型构建和部署过程中的隐私损害，但可能会阻碍偏见的检测，因为敏感属性被移除。
- 合成数据：合成数据可以减少所有阶段的隐私损害，但可能复制原始数据中的偏见。
- 差分隐私：差分隐私可以限制模型部署过程中的隐私损害，但其应用可能会影响相关的偏见，例如聚合偏见和学习偏见。
- 密码学方法：密码学方法可以防止模型构建和部署过程中的隐私损害，但可能限制模型的操作和架构选择，从而影响学习偏见。
- 联邦学习：联邦学习可以减少模型开发、部署和收集过程中的隐私损害，但其影响公平性的原因尚未得到充分探索，例如固有偏见、参与者选择和偏见传播。
3.2 公平对隐私的影响
- 属性特定数据收集：为了评估和缓解模型中的偏见，可能需要收集敏感属性数据，这可能会增加个人隐私泄露的风险。
- 公平模型：公平感知模型可能会降低特定群体的隐私风险，但可能会增加其他群体的隐私风险，例如成员推断攻击的成功率。
3.3 语音处理领域中隐私-公平权衡的重要性
语音信号具有生物特征和敏感性的特点，因此在语音处理技术中探索隐私-公平权衡尤为重要。需要仔细权衡隐私和公平之间的利益，以确保语音处理技术的安全性和公正性。
这篇关于语音处理中隐私与公平性的相互作用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
