机器学习中的公平性
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
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
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
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
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
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
本文强调通过因果关系的发现步骤,适当地使用因果关系来解决公平性问题的重要性,并且通过使用合成和标准公平性基准数据集的实证分析来证实了即使微小的因果模型差异也可能对公平性 / 歧视的结论产生重大影响。
Jun, 2022