本研究从补救行动的角度研究算法公正性，提出两个新的公正性准则，明确考虑特征之间的因果关系，从而捕捉在物理世界中执行的补救行动的下游效应。我们探讨了我们的标准与其他标准，如反事实公正性的关系，并且证明了补救公正性与预测公正性互补。最后，我们讨论了是否可以通过社会干预来更好地解决数据生成过程中的公正性违规问题，而不是限制分类器。

Oct, 2020

本文讨论如何建立一个能够准确预测并确保负面影响不会对不同群体产生不成比例影响的模型，通过优化无论是线性设置还是非线性设置的归属度，来减小归属度不公平现象的发生。

Sep, 2019

在高风险决策中，算法系统往往被要求提供帮助。鉴于此，算法追索的原则，即个体应该能够针对算法系统产生的不良结果采取行动，受到越来越多的关注。然而，过去关于算法追索的大部分文献主要关注如何为单个个体提供追索，而忽视了一个关键要素：不断变化的环境对追索的影响。在本文中，我们提出了一个基于代理的仿真框架，用于研究不断变化的环境对算法追索的影响。我们的研究发现，只有一小部分具体的参数设置才能使算法追索随时间可靠。因此，我们认为还需要大量的工作来了解随时间的追索可靠性，并开发能够奖励代理努力的追索方法。

Sep, 2023

本文研究了机器学习中的算法回溯问题，在考虑了精度和鲁棒性之外，提出应当考虑公平、隐私、责任和可解释性等价值观，并对相关文献进行了全面审视，提出了一些解决方案。同时，作者还为该领域的研究方向提供了一些新的视角和方向，挑战了一些关于安全、隐私和公平性方面的假设。

Oct, 2020

我们提出了一种基于机器学习的回溯算法，用于提供决策结果不理想的人可以采取的可操作的一系列改变，以改善他们的结果。我们的算法可适用于各个不同 iable 的基于机器学习的决策系统，并填补了关于公平性的现有文献的不足之处。

Jul, 2019

本研究利用政治哲学中的平等机会原则明确了不同概念的算法公平中蕴含的规范判断，并提出了以人们整个人生公正机会为基础的实体平等机会学说，探讨了前瞻性与后瞻性公平竞赛之间的不兼容性及其与算法公平的关系。在此基础上，本文进一步提出了两种基于算法的实现程序：运气平等主义的平等机会学说和 Rawls 的公平机会原则。

Jul, 2022

本文分析了决策者在向申请人提供补救措施时的激励机制，提出了理由为何决策者有选择性地给所有申请者提供补救措施。

Jan, 2023

该论文研究算法性救济，侧重于在线环境中动态更新系统参数并通过协同计算特征扰动的集体行动来改善不利的自动化决策。

Dec, 2023

对算法补救研究的现有假设提出质疑，指出参与者对补救方案的接受和行动意愿与补救距离并不相关，并呼吁重新思考评估函数以实现以人为中心的补救生成。

May, 2024

通过提出一种新的框架，关注相关度在应用算法补救到回归任务中的影响，我们发现相关性对算法补救具有相当的贡献，同时能提高效率和降低相对成本。

May, 2024