超人公平性
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
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
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
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
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
本文介绍了一种新的处理公平性的方法，通过建立一个随机多目标优化问题，得到一组准确且平衡的 Pareto 前沿，以此权衡准确度和公平性，以更高效地处理大量的流数据。
Aug, 2020
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