論文の概要: What Is Fairness? On the Role of Protected Attributes and Fictitious Worlds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09622v5
- Date: Mon, 3 Jun 2024 08:02:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 23:55:24.648787
- Title: What Is Fairness? On the Role of Protected Attributes and Fictitious Worlds
- Title（参考訳）: 公正とは何か : 保護された属性と架空の世界の役割について
- Authors: Ludwig Bothmann, Kristina Peters, Bernd Bischl,
- Abstract要約: フェアネス対応機械学習(fairML)における文献の増大は、自動意思決定(ADM)における機械学習(ML)に関連する不公平性を緩和することを目的としている。
しかしながら、フェアネスの概念の根底にある概念は、何世紀にもわたって哲学的な議論と、MLコミュニティにおけるこの概念の最近の採用との間に大きなギャップを残している、ほとんど議論されない。
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）: 8.223468651994352
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A growing body of literature in fairness-aware machine learning (fairML) aims 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 to ensure that trained ML models achieve low scores on these metrics. However, the underlying concept of fairness, i.e., the question of what fairness is, is rarely discussed, leaving a significant gap between centuries of philosophical discussion and the 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 argue that fairness problems can arise even without the presence of protected attributes (PAs), and point out that fairness and predictive performance are not irreconcilable opposites, but that the latter is necessary to achieve the former. Furthermore, we argue why and how causal considerations are necessary when assessing fairness in the presence of PAs by proposing a fictitious, normatively desired (FiND) world in which PAs have no causal effects. In practice, this FiND world must be approximated by a warped world in which the causal effects of the PAs are removed from the real-world data. Finally, we achieve greater linguistic clarity in the discussion of fairML. We outline algorithms for practical applications and present illustrative experiments on COMPAS data.
- Abstract（参考訳）: フェアネス対応機械学習(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)で軽減することを目的としており、MLモデルの公正性を測定するメトリクスを定義し、トレーニングされたMLモデルがこれらのメトリクスで低いスコアを達成するようにする方法を提案する。
しかしながら、公正とは何かという根本的な概念は、何世紀にもわたって哲学的な議論と近年のMLコミュニティにおける概念の採用との間に大きな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。
我々は,保護属性(PA)がなくても公平性の問題が発生することを論じ,公正性と予測性能は相反するものではなく,前者を達成するためには後者が必要であることを指摘する。
さらに, PAが因果的影響を持たない架空の規範的(FiND)世界を提案することによって, PAの存在の公平性を評価する上で, 因果的配慮がなぜ必要かについて議論する。
実際には、このFiND世界は、実世界のデータからPAの因果効果を除去する歪んだ世界によって近似されなければならない。
最後に,fairMLの議論において,言語的明瞭度の向上を図っている。
実用化のためのアルゴリズムの概要とCompASデータに関する実証実験について述べる。
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