論文の概要: Human-Algorithm Collaboration: Achieving Complementarity and Avoiding Unfairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08821v2
• Date: Wed, 1 Jun 2022 04:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 15:02:23.806652
• Title: Human-Algorithm Collaboration: Achieving Complementarity and Avoiding Unfairness
• Title（参考訳）: 人間とアルゴリズムの協調:相補性と不公平を回避する
• Authors: Kate Donahue, Alexandra Chouldechova, Krishnaram Kenthapadi
• Abstract要約: 慎重に設計されたシステムであっても、補完的な性能はあり得ないことを示す。 まず,簡単な人間アルゴリズムをモデル化するための理論的枠組みを提案する。 次に、このモデルを用いて相補性が不可能な条件を証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.26039686430204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Much of machine learning research focuses on predictive accuracy: given a task, create a machine learning model (or algorithm) that maximizes accuracy. In many settings, however, the final prediction or decision of a system is under the control of a human, who uses an algorithm's output along with their own personal expertise in order to produce a combined prediction. One ultimate goal of such collaborative systems is "complementarity": that is, to produce lower loss (equivalently, greater payoff or utility) than either the human or algorithm alone. However, experimental results have shown that even in carefully-designed systems, complementary performance can be elusive. Our work provides three key contributions. First, we provide a theoretical framework for modeling simple human-algorithm systems and demonstrate that multiple prior analyses can be expressed within it. Next, we use this model to prove conditions where complementarity is impossible, and give constructive examples of where complementarity is achievable. Finally, we discuss the implications of our findings, especially with respect to the fairness of a classifier. In sum, these results deepen our understanding of key factors influencing the combined performance of human-algorithm systems, giving insight into how algorithmic tools can best be designed for collaborative environments.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の研究の多くは予測精度に焦点を当てている。タスクが与えられたら、精度を最大化する機械学習モデル(またはアルゴリズム)を作成する。 しかし、多くの環境では、システムの最終的な予測や決定は、アルゴリズムのアウトプットと自身の個人的な専門知識を使って複合的な予測を生成する人間の管理下にある。 このような協調システムの最終的な目標は「相補性」(complementarity) であり、すなわち、人間やアルゴリズム単独よりも損失の少ないもの(ほぼ同値)を生み出すことである。 しかし, 慎重に設計したシステムにおいても, 相補的な性能は明らかである。 私たちの仕事は3つの重要な貢献をします。 まず,簡単な人間-アルゴリズム系をモデル化するための理論的枠組みを提供し,複数の事前解析をその内部で表現できることを実証する。 次に、このモデルを用いて相補性が不可能な条件を証明し、相補性が達成可能な構成例を示す。 最後に,本研究の意義について,特に分類器の公平性について論じる。 まとめると、これらの結果は人間のアルゴリズムシステムの複合性能に影響を及ぼす重要な要因の理解を深め、アルゴリズムツールが協調環境のためにどのように最適に設計できるかを洞察する。

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