論文の概要: A Justice-Based Framework for the Analysis of Algorithmic Fairness-Utility Trade-Offs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02891v3
• Date: Mon, 1 May 2023 21:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 18:13:22.879151
• Title: A Justice-Based Framework for the Analysis of Algorithmic Fairness-Utility Trade-Offs
• Title（参考訳）: アルゴリズムフェアネス・ユーティリティ・トレードオフの分析のための正義に基づく枠組み
• Authors: Corinna Hertweck, Joachim Baumann, Michele Loi, Eleonora Vigan\`o, Christoph Heitz
• Abstract要約: 予測に基づく意思決定システムでは、異なる視点が異なってくる可能性がある。 意思決定者の短期的なビジネス目標はしばしば、意思決定対象が公平に扱われたいという願望と矛盾している。 本稿では,これらの価値を優先した選択を明確化するためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In prediction-based decision-making systems, different perspectives can be at odds: The short-term business goals of the decision makers are often in conflict with the decision subjects' wish to be treated fairly. Balancing these two perspectives is a question of values. However, these values are often hidden in the technicalities of the implementation of the decision-making system. In this paper, we propose a framework to make these value-laden choices clearly visible. We focus on a setting in which we want to find decision rules that balance the perspective of the decision maker and of the decision subjects. We provide an approach to formalize both perspectives, i.e., to assess the utility of the decision maker and the fairness towards the decision subjects. In both cases, the idea is to elicit values from decision makers and decision subjects that are then turned into something measurable. For the fairness evaluation, we build on well-known theories of distributive justice and on the algorithmic literature to ask what a fair distribution of utility (or welfare) looks like. This allows us to derive a fairness score that we then compare to the decision maker's utility. As we focus on a setting in which we are given a trained model and have to choose a decision rule, we use the concept of Pareto efficiency to compare decision rules. Our proposed framework can both guide the implementation of a decision-making system and help with audits, as it allows us to resurface the values implemented in a decision-making system.
• Abstract（参考訳）: 予測に基づく意思決定システムでは、異なる視点が相反する可能性がある: 意思決定者の短期的ビジネス目標はしばしば、公平に扱われる意思決定者の願望と矛盾する。 これら2つの視点のバランスは価値の問題である。 しかし、これらの値はしばしば意思決定システムの実装の技術的に隠されている。 本稿では,これらの価値ある選択を明確にする枠組みを提案する。 意思決定者の視点と意思決定主体のバランスをとる決定ルールを見いだしたいという設定に焦点を合わせます。 我々は、意思決定者の有用性と意思決定者に対する公平性を評価するために、両方の視点を形式化するアプローチを提供する。 どちらの場合も、意思決定者や意思決定の主題から価値を引き出して、測定可能なものに変えるという考え方です。 公正性評価のために、分配的正義の理論とアルゴリズム文学に基づいて、実用性(または福祉)の公平な分布がどのようなものであるかを問う。 これにより公正度スコアが導出され、意思決定者のユーティリティと比較されます。 訓練されたモデルを与えられ、決定ルールを選ばなければならない設定にフォーカスするため、私たちはparetoの効率性という概念を使って決定ルールを比較します。 提案するフレームワークは,意思決定システムの実装と監査支援の両立を図り,意思決定システムに実装された価値を再検討する。

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