本文旨在通过形式化一致的公平概念，将哲学讨论转化为 ADM 系统中 ML 模型培训和评估的一种正式框架，并提出了一般算法，以实现 fairML 的更高语言清晰度和实际应用。
May, 2022
讨论如何使用因果贝叶斯网络和最优输运理论来处理机器学习公平性问题，尤其是在复杂的不公平场景下，提出了一种统一的框架来处理不同的情况和公平标准，并介绍了一种学习公平表示的方法和一种考虑敏感属性使用限制的技术。
Dec, 2020
本文探讨了机器学习和自动决策中处理公平性的问题，并对已提出的关于公平性的不同定义进行了分析和梳理。
Jun, 2021
这篇文章介绍了机器学习中的社会偏见和公平性问题，总结了预处理、处理和后处理等多种方法，包含二分类、回归、推荐系统、无监督学习和自然语言处理等多个方面，同时提供了多个开源库。最后，列举了公平性研究的四个难题。
Oct, 2020
该论文探讨机器学习公平性定义与其在复杂社会技术系统中的意识形态差异，并阐述它们与法律概念、术语的不一致性，研究美国反歧视法给机器学习公平性研究提供的启示。
Nov, 2019
本文阐述了机器学习中为何无法完全消除偏见，并提出一种端到端的方法论，将道德原则转化为机器学习开发实践，并支持团队逐步处理机器学习系统中的偏见，以及指南如何向用户解释这种不完美的权衡。
Mar, 2023
论文讨论公正机器学习算法的义务，对比不同的公正度量标准及其在道德层面的合理性，分析 Hardt 等人提出的公正机器学习算法引起的道德问题。作者建议需要从综合角度评价公正机器学习算法的策略和效果。
Feb, 2022
本篇论文综述了算法公平性的最新研究方向和现有的理论工作，以及 CCC 愿景研讨会上专家们提出的最有前途的研究方向。
Oct, 2018
该论文探讨了当前机器学习产品中的伦理问题，认为在实现一定程度上的公平性方面取得进展，即使这些进展并不能完全实现 “完全” 的公平或完全符合我们个人对公平度量的信念，也是一个应该受到欢迎的改进。这篇论文进一步阐述了这一观点及其重要性。
Jun, 2018
本文主要论述机器学习中公平性问题，提出三种公平模型：无意识公平、人口统计学公平和反事实公平，并在认识情境演算中进行了形式化的定义。
Jun, 2023