algorithmic decision-making | BriefGPT

关键词algorithmic decision-making

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使用概率对比假设解释黑盒算法
该研究提出一种基于因果关系的方法来解释黑盒决策系统，并使用概率对比反事实证明其有效性，能够为受算法决策影响的个体提供可行的补救措施。该方法不需要了解算法内部结构，能够计算全局、局部和情境层面的有效解释和补救措施。经实验证明，该方法较 XAI
PDF3 years ago
Outcome-Explorer: 一种因果关系引导的交互式视觉界面，用于可解释的算法决策
本文提出了一种基于因果关系的预测与交互模型，不需要使用任何辅助模型，可帮助专家和非专家用户深入理解模型，通过进行 think-aloud 会话和用户研究，我们证明了我们的方法具有很好的可行性。
PDF4 years ago
算法辅助人类决策的实验评估：应用于审前公共安全评估
本研究开发了一种实验方法来评估算法推荐对人类决策的影响，探讨了算法推荐是否可以促进更好的人类决策，并评估了公共安全评估对刑事司法中法官决策的影响与公平性。
PDF4 years ago
算法决策中影响公平感知的因素：算法结果、开发过程和个体差异
本研究使用在线实验的方法，探讨三组因素（算法预测结果、算法开发和部署程序以及个体差异）对算法公平性认知的影响，研究发现，参与者倾向于认为算法在其预测结果有利的情况下更加公平，这种影响受到多种变量的调节，如教育水平、性别以及开发程序的若干方面
PDF4 years ago
战略操纵的差异影响
本文研究算法决策，分析了在社会不平等的情况下，一方面面临更高的成本的候选群体可能会被错误地排除，而另一方面面临更低成本的候选群体可能会被错误地接受。本文还探讨了给予补贴的干预效果，发现某些情况下给予补贴只会提高算法决策者的效用，但实际上会损
PDF6 years ago
算法决策中的公正感知：将人类归为一定比例
本研究采用三项实验研究人们在不同情境和解释方式下对算法决策中正义感的感知。研究结果表明，解释方式仅在被暴露于多种不同方式的情况下对正义感知产生影响，而在同一方式的重复暴露下，情境效应会掩盖任何解释的影响。这些结果表明，关于算法决策的最佳解释
PDF6 years ago
减少机器学习的影响差异是否需要治疗差异？
通过技术分析，本文认为透明的治疗不平等相对于其他方法更可取，以实现影响平等，这是通过算法决策制定的结果之一，并对几个真实数据集的实验结果进行了高亮度的实际影响。
PDF7 years ago
不打开黑匣子的反事实解释：自动化决策与 GDPR
探讨欧盟通用数据保护条例中关于解释权的存在、优点和缺点。提出使用无条件的反事实解释来支持三个目标：帮助个人了解为何做出特定决策，提供理由以反对决策，以及了解为了将来获得期望的结果需要做出的改变。
PDF7 years ago