关键词automated decision systems
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- 多维局部差分隐私对公平性的影响
自动决策系统在人们生活中的重要决策中越来越普遍地使用。由于操作数据的敏感性以及由此产生的决策，对这些技术的适当使用需要解决一些道德问题，特别是公平性和隐私保护。本文通过在多个敏感属性（即多维数据）存在的情况下研究本地差分隐私（LDP）对公平 - 公平性概念及相关紧张关系综述
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。
- 信息不足”：解释对自动化决策中信息公平与可信度知觉的影响
本研究通过人体实验来评估不同的信息类型和信息量对自动贷款批准领域的 ADS（Automated Decision System）的信息公正性和值得信赖度的影响，发现信息量和人的人工智能素养显著影响信息公正性，从而影响 ADS 的可信度。同时 - 算法决策中公平和透明的人本视角
该论文探讨了自动化决策系统在人类决策中的作用和不足，旨在通过深入研究来理解决策主体对于基于自动化决策系统的透明度的决策的不同感受，确保决策的质量、公正以及人性化。
- 生物识别中的人口群体偏见：一项关键挑战的调查
本文深入探讨了生物识别技术在算法偏倚背景下的现存问题及解决方案，尤其关注人脸识别算法的种族歧视和偏见问题，并提出了未来的研究方向。
- 模仿正则化的离线学习
本研究讨论在上下文幸存者模型下自动化决策系统的离线学习问题，提出了一种通过策略改进和正则化来解决 IPWE 中参数估计不准的问题的方法。实验证明，该方法在无概率记录情况下比目前最先进的 CE 损失更准确，而在有概率记录的情况下，可以帮助我们