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公平性指标在欧盟非歧视法律中的相容性：人口多样性平衡和条件人口差异
本研究旨在通过条件人口失调性 (CDD) 的公平性定义来评估公平度量和公平约束，在欧盟非歧视法律框架下支持公平上下文方法，并进行了数据分析，发现 AI 辅助决策在法律角度上具有公平性，取决于具体情况和法律理由。
PDFa year ago
SF-PATE: 可扩展、公平且私密的教师集成聚合
本文旨在研究一种隐私保护和公平的模型，该模型允许采用现有的公平模型，保护个人信息的隐私同时学习非歧视性预测器。实验证明该模型具有可扩展性、准确性和公正性。此外，该文章是第一个允许对非常大的神经网络训练私人和公平模型的提议。
PDF2 years ago
KDDPaired-Consistency: 一种基于示例的模型无关公平正则化方法
该论文研究了在 AI 系统发展中确保非歧视的问题，提出了基于领域专家生成数据集扩展的方法，并定义了一种名为‘paired consistency’的性能度量，在优化过程中嵌入一致性作为公正的正则化器，也可供公平模型选择使用，最后通过应用这种
PDF5 years ago
NIPS在结合专家建议时保持非歧视性
研究在线学习中非歧视性决策制定与保护特定群体之间的相互作用，证明即使对于 “均衡准确性率” 的概念，多重权重算法也不能保证非歧视性。
PDF6 years ago
关于以条件奇偶性作为机器学习中非歧视性概念的研究
本文研究了机器学习中的非歧视普适概念，即条件奇偶性，证明了非歧视的多个概念，包括一些反事实概念，都是条件奇偶性的实例。通过研究随机化的机制和基于核的条件奇偶性测试，我们表明条件奇偶性是可供统计分析的。
PDF7 years ago