論文の概要: A survey of algorithmic recourse: definitions, formulations, solutions, and prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04050v2
• Date: Mon, 1 Mar 2021 18:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:05:34.260723
• Title: A survey of algorithmic recourse: definitions, formulations, solutions, and prospects
• Title（参考訳）: アルゴリズム的言説に関する調査--定義・定式化・解法・展望
• Authors: Amir-Hossein Karimi, Gilles Barthe, Bernhard Sch\"olkopf, Isabel Valera
• Abstract要約: 我々は、自動意思決定システムによって不当に扱われる個人に対して、説明とレコメンデーションを提供するアルゴリズムの講義に焦点をあてる。 我々は、広範な文献レビューを行い、統一された定義、定式化、言論への解決策を提示することで、多くの著者の努力を一致させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.615500469071183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is increasingly used to inform decision-making in sensitive situations where decisions have consequential effects on individuals' lives. In these settings, in addition to requiring models to be accurate and robust, socially relevant values such as fairness, privacy, accountability, and explainability play an important role for the adoption and impact of said technologies. In this work, we focus on algorithmic recourse, which is concerned with providing explanations and recommendations to individuals who are unfavourably treated by automated decision-making systems. We first perform an extensive literature review, and align the efforts of many authors by presenting unified definitions, formulations, and solutions to recourse. Then, we provide an overview of the prospective research directions towards which the community may engage, challenging existing assumptions and making explicit connections to other ethical challenges such as security, privacy, and fairness.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、決定が個人の生活に連続的な影響を及ぼすセンシティブな状況における意思決定を知らせるのにますます用いられる。 これらの設定では、モデルが正確で堅牢であることに加えて、公正性、プライバシ、説明責任、説明可能性といった社会的に関連する価値が、そのテクノロジの採用と影響に重要な役割を果たす。 本研究は,自動意思決定システムによって不当に扱われる個人に対して,説明とレコメンデーションを提供するアルゴリズムの講義に焦点を当てる。 まず,広範な文献レビューを行い,リコースのための統一的な定義,定式化,解決法を提示することにより,多くの著者の努力を一致させる。 次に,コミュニティが関与するであろう今後の研究の方向性を概観し,既存の仮定に挑戦し,セキュリティやプライバシ,公平性といった倫理的課題と明確に結びつくことを提案する。

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