論文の概要: What Is Fairness? Philosophical Considerations and Implications For FairML

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09622v3
• Date: Mon, 8 May 2023 08:16:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 00:53:15.905833
• Title: What Is Fairness? Philosophical Considerations and Implications For FairML
• Title（参考訳）: 公平とは何か? FairMLの哲学的考察と意義
• Authors: Ludwig Bothmann, Kristina Peters, Bernd Bischl
• Abstract要約: フェアネスを意識したML(fairML)における文献の成長は、自動意思決定(ADM)における機械学習(ML)に関連する不公平さを軽減することを意図している 公平性という一貫した概念を定式化し、哲学的考察をADMシステムにおけるMLモデルのトレーニングと評価のための形式的枠組みに変換することにより、このギャップを埋めようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9023847175654603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A growing body of literature in fairness-aware ML (fairML) aspires to mitigate machine learning (ML)-related unfairness in automated decision making (ADM) by defining metrics that measure fairness of an ML model and by proposing methods that ensure that trained ML models achieve low values in those measures. However, the underlying concept of fairness, i.e., the question of what fairness is, is rarely discussed, leaving a considerable gap between centuries of philosophical discussion and recent adoption of the concept in the ML community. In this work, we try to bridge this gap by formalizing a consistent concept of fairness and by translating the philosophical considerations into a formal framework for the training and evaluation of ML models in ADM systems. We derive that fairness problems can already arise without the presence of protected attributes, pointing out that fairness and predictive performance are not irreconcilable counterparts, but rather that the latter is necessary to achieve the former. Moreover, we argue why and how causal considerations are necessary when assessing fairness in the presence of protected attributes. We achieve greater linguistic clarity for the discussion of fairML and propose general algorithms for practical applications.
• Abstract（参考訳）: フェアネスを意識したML(fairML)における文献の増大は、機械学習(ML)に関連する不公平さを自動意思決定(ADM)において軽減することを目的としており、MLモデルの公平性を測定するメトリクスを定義し、訓練されたMLモデルがこれらの尺度で低い値を達成することを保証する方法を提案する。 しかし、公正とは何かという根本的な概念は、何世紀にもわたる哲学的議論とMLコミュニティにおけるこの概念の最近の採用の間にかなりのギャップを残しているため、ほとんど議論されない。 本研究では,公正性という一貫した概念を定式化し,哲学的考察をADMシステムにおけるMLモデルのトレーニングと評価のための形式的枠組みに変換することにより,このギャップを埋めようとしている。 フェアネス問題は保護属性の存在なしに既に発生しており、フェアネスと予測性能は不整合性ではなく、前者を達成するためには後者が必要であることを指摘した。 さらに,保護属性の存在下での公平性を評価する上で,なぜ因果的考察が必要なのかを論じる。 本稿では,fairmlの議論に対する言語的明快さを高め,実用的応用のための汎用アルゴリズムを提案する。

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