Jun, 2017
关于算法决策中的公正性、多样性和随机性
On Fairness, Diversity and Randomness in Algorithmic Decision Making
Nina Grgić-Hlača, Muhammad Bilal Zafar, Krishna P. Gummadi, Adrian Weller
TL;DR在二元决策过程中，一个机器学习分类器取代了多个人类，并引发了问题，我们讨论了在决策过程中多样性的损失。我们研究了在关注公平学习的情况下使用随机分类器集合而不是单个分类器可能带来的潜在好处，并展示了各种有吸引力的属性：（i）一组公平的分类器可以保证公平，适用于多种不同的公平度量，（ii）一组不公平的分类器仍然可以实现公平结果，（iii）分类器集合可以实现比单个分类器更好的准确性 - 公平性权衡。最后，我们引入了分布公平的概念，以更好地描述随机分类器集合的潜在好处。