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spurious associations
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VISPUR: 用于识别和解释数据驱动决策中的伪关联的可视辅助工具
VISPUR 是一个视觉分析系统，通过提供因果分析框架和以人为中心的工作流程，帮助人们识别和理解虚假关联，并做出负责任的因果决策。
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a year ago
分解伪变化的因果框架
本文发展了形式工具，用于在马尔科夫和半马尔科夫模型中分解虚假变异。我们证明了首个允许非参数分解虚假效应的结果，并提供了识别这种分解的充分条件。所述方法有多个应用，从可解释和公平的 AI 到流行病学和医学问题，并在真实世界数据集上证明了其用途
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a year ago
通过交互式视觉分析消除机器盲区的系统误差
该研究提出了一种视觉分析系统（ESCAPE），通过人类参与者的观测和量化，以及减轻偏见的解决方案（debias 方法），在避免人工智能盲点（AI blindspots）和系统性错误方面具有较高的实用性。
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a year ago
选择引起的撞击器偏差：性别代词不确定性案例研究
本文针对任务欠规范化问题，采用因果术语，并开发了一种在未修改大型语言模型时，对性别和性别中性实体之间的杂波关联进行经验测量的方法，检测了以前未报告的杂波相关性。然后，我们描述了一种轻量级方法，利用由此产生的错误关联进行预测任务的不确定性分类
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2 years ago
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