論文の概要: Fairness through Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00311v2
• Date: Tue, 2 Feb 2021 01:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-03 12:44:55.762825
• Title: Fairness through Optimization
• Title（参考訳）: 最適化による公正性
• Authors: Violet Xinying Chen, J.N. Hooker
• Abstract要約: 最適化モデルは、社会福祉機能として幅広い公正基準を定式化することができると論じる。 ニューラルネットワークやベクトルマシン,ルールベースシステムといったコンテキストにおいて,最適化モデルが公平性に基づく意思決定を支援する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose optimization as a general paradigm for formalizing fairness in AI-based decision models. We argue that optimization models allow formulation of a wide range of fairness criteria as social welfare functions, while enabling AI to take advantage of highly advanced solution technology. We show how optimization models can assist fairness-oriented decision making in the context of neural networks, support vector machines, and rule-based systems by maximizing a social welfare function subject to appropriate constraints. In particular, we state tractable optimization models for a variety of functions that measure fairness or a combination of fairness and efficiency. These include several inequality metrics, Rawlsian criteria, the McLoone and Hoover indices, alpha fairness, the Nash and Kalai-Smorodinsky bargaining solutions, combinations of Rawlsian and utilitarian criteria, and statistical bias measures. All of these models can be efficiently solved by linear programming, mixed integer/linear programming, or (in two cases) specialized convex programming methods.
• Abstract（参考訳）: AIに基づく意思決定モデルにおける公平性を形式化する一般的なパラダイムとして最適化を提案する。 最適化モデルは、高度に高度なソリューション技術を活用すると同時に、社会福祉機能として幅広い公正基準を定式化することができると論じる。 本稿では,ニューラルネットワーク,サポートベクターマシン,ルールベースシステムといった文脈において,適切な制約を受ける社会福祉関数を最大化することにより,公平性指向の意思決定を支援する最適化モデルを提案する。 特に、公平性や公平性と効率性の組み合わせを測定するさまざまな機能のためのトラクタブル最適化モデルについて述べる。 これには、いくつかの不等式メトリクス、rawlsian criteria、mclooneとhoover indices、alpha fairness、nashとkalai-smorodinskyの交渉ソリューション、rawlsianとutilitarian criteriaの組み合わせ、統計バイアス測度が含まれる。 これらのモデルはすべて、線形プログラミング、混合整数/線形プログラミング、または(2つのケースで)特殊な凸プログラミング方法によって効率的に解くことができる。

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