机器学习和深度学习的最新进展使得算法公平成为一个关注焦点，引发对影响某些个体或群体的歧视性决策的担忧。本调研综述基于 “容忍度” 提出了一个新的分类系统，揭示了算法决策中公平的微妙性。通过分析多个行业，我们的系统性综述揭示了算法决策与社会公平之间的关键见解。通过综合这些见解，我们勾勒出一系列新兴挑战，并提出未来研究和政策制定的战略方向，以推动该领域朝着更加公平的算法系统发展。

Apr, 2024

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

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

介绍算法公平性在教育中的应用，关注预测模型、偏见和歧视，给出了在教育技术中如何促进算法公正性的方针建议。

Jul, 2020

本文概述了在使用人工智能算法时如何识别、测量和提高算法公正性的主要概念，并讨论了算法偏见和不公正的原因、公正的常见定义和度量以及预处理、处理中和后处理机制，最终回顾了几个新兴的算法公正性研究子领域。

Jan, 2020

研究机器学习算法如何实现公平性是机器学习中一个重要的领域。为了在构建机器学习系统时考虑公平性，这篇文章提出了一种新的公平性模型，即在具有审查制度的情况下进行个体公平性学习，探索了缺乏类标签前提条件的情况下如何对待相似的个体并减少歧视。本文在三个真实世界的数据集上验证了该方法的卓越表现，既能最小化歧视，又能保持预测性能。

Feb, 2023

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

调查表明，人工智能领域中存在各种偏见和不公，因此机器学习研究人员定义了公平性的分类，以解决现有 AI 系统中的偏见问题。此外，调查还考察了在 AI 的不同领域和子领域中，现有技术的问题及其应对措施，以期鼓励研究人员在其各自领域中研究此问题。

Aug, 2019

探讨机器学习算法公平性如何在预测任务中被正式化，并提供相应的社会科学文献中分配公正的概念，通过理论和实证批判这些概念，并解释这些批判如何限制相应公平正式化的适用性和讨论潜在公平正式化的路径。

Oct, 2017

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