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

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

机器学习算法应用于如信贷贷款或刑法司法等关乎人类生活方面的情境，其所基于的数据若含有人类偏见决策，则会产生人类偏见决策，拥有公平观念的机器学习是一种解决方案，但是如何实现公平面临着 “多维面” 等难题，要想在不同领域实现公平、公正，算法必须做到数据和开发者审查的透明化，在此基础上不断进行公平审计。

Jan, 2019

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

公平机器学习的早期专注是确保由算法指导的决策是公平的，三个公平定义引起了人们的关注，即反分类，分类平衡和校准，但这三个公平定义都有重大的统计局限性。相比之下，我们认为更倾向于根据最准确的风险估计对类似风险的人进行相似的处理，而不是一定要满足公平的数学定义，并强调这种方法需要大量的努力来构建适当的风险估计。

Jul, 2018

介绍了机器学习中公平性的哲学、社会学和法律思想，并探讨了其中存在的问题与批评。

Jan, 2022

本文旨在调查研究自动化决策系统中机器学习算法存在的偏差及其与公平、隐私和分类准确性之间的关系，并综述了处理公平 - 准确性权衡的不同方法。作者通过实验分析了公平度量和准确度在现实世界场景中的关系。

Sep, 2022

本篇研究通过开发公开基准来对不同的公平性增强算法进行比较，并发现许多公平性措施之间具有强烈的相关性，但这些措施也对数据集构成的波动敏感，这表明公平干预可能比以前认为的更脆弱。

Feb, 2018

该研究探讨了使用机器学习指导临床决策可能加剧现有的健康差距问题的潜力，并分析了算法公平的适用性、技术限制以及与机器学习在医疗保健中使用相关的社会技术背景。研究结果表明，在对各组之间的预测分布差异进行惩罚的情况下，几乎所有团体内的多项绩效指标都会降低，并且算法公平性方法在消除健康差距方面仍存在许多有待解决的问题。

Jul, 2020

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