論文の概要: Are There Exceptions to Goodhart's Law? On the Moral Justification of Fairness-Aware Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08536v3
- Date: Tue, 2 Jul 2024 10:53:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 10:36:26.898727
- Title: Are There Exceptions to Goodhart's Law? On the Moral Justification of Fairness-Aware Machine Learning
- Title（参考訳）: グッドハートの法則に例外はあるか? 公正な機械学習のモラル的正当性について
- Authors: Hilde Weerts, Lambèr Royakkers, Mykola Pechenizkiy,
- Abstract要約: 公正度対策はグッドハートの法則に特に敏感であると主張する。
公正度尺度の正当性に関する道徳的推論の枠組みを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.428360876120333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Fairness-aware machine learning (fair-ml) techniques are algorithmic interventions designed to ensure that individuals who are affected by the predictions of a machine learning model are treated fairly. The problem is often posed as an optimization problem, where the objective is to achieve high predictive performance under a quantitative fairness constraint. However, any attempt to design a fair-ml algorithm must assume a world where Goodhart's law has an exception: when a fairness measure becomes an optimization constraint, it does not cease to be a good measure. In this paper, we argue that fairness measures are particularly sensitive to Goodhart's law. Our main contributions are as follows. First, we present a framework for moral reasoning about the justification of fairness metrics. In contrast to existing work, our framework incorporates the belief that whether a distribution of outcomes is fair, depends not only on the cause of inequalities but also on what moral claims decision subjects have to receive a particular benefit or avoid a burden. We use the framework to distil moral and empirical assumptions under which particular fairness metrics correspond to a fair distribution of outcomes. Second, we explore the extent to which employing fairness metrics as a constraint in a fair-ml algorithm is morally justifiable, exemplified by the fair-ml algorithm introduced by Hardt et al. (2016). We illustrate that enforcing a fairness metric through a fair-ml algorithm often does not result in the fair distribution of outcomes that motivated its use and can even harm the individuals the intervention was intended to protect.
- Abstract（参考訳）: フェアネス対応機械学習(Fair-ml)技術は、機械学習モデルの予測によって影響を受ける個人が公平に扱われるように設計されたアルゴリズムによる介入である。
問題はしばしば最適化問題として提起され、その目的は量的公正性制約の下で高い予測性能を達成することである。
しかし、fair-mlアルゴリズムを設計しようとする試みは、グッドハートの法則が例外を持つ世界を仮定しなければならない。
本稿では、公正度尺度はグッドハートの法則に特に敏感であると主張する。
主な貢献は以下の通りである。
まず,公正度尺度の正当性に関する道徳的推論の枠組みを提案する。
既存の研究とは対照的に,我々の枠組みは,結果の分布が公平であるか否かは,不平等の原因だけでなく,モラルクレーム決定対象が特定の利益を得たり,負担を回避しなければならないかにも依存する,という信念を取り入れている。
我々は、特定の公正度が結果の公平な分布に対応するという道徳的および経験的な仮定を排除するために、この枠組みを使用する。
第2に,Hardt et al (2016) が導入したfair-mlアルゴリズムによって,fair-mlアルゴリズムの制約としてfairnessメトリックが道徳的に正当である範囲について検討する。
フェアネスメトリックをフェアmlアルゴリズムで強制することは、しばしばその使用を動機づける結果の公平な分布をもたらしず、介入が保護することを意図した個人にも害を与える可能性があることを説明します。
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