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公平先验：改进深度神经网络公平性偏向子群发现
深度学习的公平性测试和消除方面的研究广泛应用于软件系统，然而，对交叉偏见的探测和处理相对较少，本文介绍了一种名为 Fairpriori 的新型偏见子群发现方法，该方法在有效率地计算交叉偏见的公平性度量的基础上，支持多种用例，易于使用和解释，
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11 days ago
基于搜索的公平性测试：概述
人工智能（AI）在招聘、金融、医疗和司法等领域展示了卓越的能力，然而，AI 系统的偏见引发了伦理和社会关切，强调了有效的公平性测试方法的必要性。本文回顾了当前关于公平性测试的研究，特别是其通过基于搜索的测试的应用。我们的分析突出了在解决 A
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8 months ago
街上的黑皮肤个体存在更大的风险：揭示自动驾驶系统公正问题
该论文在自动驾驶系统中进行了公平性测试，发现了与年龄和肤色相关的显著公平性问题，并且研究表明在低对比度和低亮度的情况下，对深肤色行人的偏见增加了。
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a year ago
基于分布感知的公平性测试生成
该研究提出了一种称为 DistroFair 的分布感知公平性测试方法，通过组合分布感知图像变异、无分布测试和语义保留图像变异等方法，系统地揭示了图像分类器中的类级公平性违规，并通过评估结果表明，DistroFair 比传统方法更加有效。
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a year ago
Astraea: 基于语法的公平性测试
该研究提出了一种基于语法的公平性测试方法（称为 ASTRAEA），它利用上下文无关语法生成具有歧视性的输入，从而揭示软件系统中的公平性违规，并通过模型再培训使软件的公平性提高了约 76％。
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4 years ago
公正性测试：为检测软件的歧视性而生
本文提出了软件公平和歧视的定义，并开发了一种基于测试的方法来测量软件的歧视程度，重点关注歧视行为的因果关系。通过对 Themis 在 20 个软件系统上的评估，本文证明公平性测试是具有潜在歧视的领域中软件开发周期中至关重要的一个方面，并提供
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7 years ago
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