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公平法规对机构政策和人口资格的影响
算法系统的社会影响及其规范与控制。研究选择最合格个体以最大化效用的系统。通过惩治社会群体间歧视实现选择算法的人口统计平衡。研究了歧视惩罚在减少选择中差异的条件下的效果，并考虑了个人资质会随时间演变以适应惩罚政策时的影响。发现在某些情况下，歧
PDF3 months ago
提高领域专家对人工智能系统的采纳：以自然科学研究为案例研究
人工智能（AI）在医学和自然科学研究等领域变得无处不在。然而，当实际应用 AI 系统时，领域专家常常拒绝接受它们。这种低接受度阻碍了有效的人机合作，即使它对于进步至关重要。在自然科学研究中，科学家对 AI 系统的使用不当可能阻碍他们分析数据
PDF3 months ago
人工智能是算法模仿：为什么人工 “智能体” 不是（也永远不会）是合适的代理人
通过系统比较生命和算法系统的不同，着重关注 “代理” 的概念，探讨了发展人工通用智能（AGI）的前景，结果发现与当前的 AI 研究算法框架相比，生命和算法系统存在非常不同的能力和局限性，并特别指出在当前 AI 研究算法框架中极不可能发展真正
PDFa year ago
商业人脸识别模型是否和学术模型一样存在偏差？
本文研究了基于算法的面部识别系统的偏差和损害，通过比较学术模型和商业模型的噪声鲁棒性发现，学术模型在年龄和男性化性别方面的表现存在明显的种族和性别偏见，与商业模型相比，商业模型在公平性方面的表现并不理想。
PDF2 years ago
AAAIAI 研究在更广泛的影响陈述中的表现与后果分析
本文通过对 2020 年 NeurIPS 会议发表的关于算法系统负面影响的声明进行定性主题分析，归纳提取出如何表达影响、影响领域和如何减轻负面影响等主题，旨在对 NeurIPS 会议更好地考虑潜在影响提出建议。
PDF3 years ago
算法系统中的偏见缓解 - 鱼眼视角
本篇综述从跨领域的角度出发，探讨算法系统中存在的偏见问题以及解决方案，并阐述了一个全面的处理方法 —— 有关偏见检测、公平管理和解释性管理的三个步骤，强调了需要从系统内部和更广泛的利益关系、利益相关者的角度去考虑。
PDF3 years ago
因果多层公平性
本文使用因果推断工具对多层次公平性问题进行了形式化描述，并在考虑多层敏感属性的情况下，通过预测收入来演示公平性问题的重要性和解决方法。
PDF4 years ago
评估预测学生成功的公平性权衡
本文研究如何建立预测模型以帮助识别处于风险中的学生并为他们提供更好的支持，但预测模型可能会存在性别和种族偏见，因此需要进行后续调整以提高公平性并平衡不同的公平措施。
PDF4 years ago
ORES: 在维基百科中使用参与式机器学习降低门槛
本文介绍了 ORES：一种算法评分服务，支持在不同数据集上训练的多个独立分类器对 wiki 编辑进行实时评分，从而解耦了通常由工程师执行的许多活动。ORES 的设计旨在将关于维基百科算法的社会技术对话开放给更广泛的参与者。文中还讨论了 OR
PDF5 years ago
Society-in-the-Loop：算法社会契约的编程
本研究提出了一个对人工智能和算法系统进行监管的概念性框架，其中结合人机交互学习与各利益相关者的价值观协商及监控来保证算法社会契约的编程、调试、运行和维护。
PDF7 years ago