論文の概要: Estimating and Controlling for Fairness via Sensitive Attribute Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12497v3
• Date: Wed, 15 Feb 2023 19:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 10:05:11.345099
• Title: Estimating and Controlling for Fairness via Sensitive Attribute Predictors
• Title（参考訳）: 属性予測器による公正度の推定と制御
• Authors: Beepul Bharti, Paul Yi, Jeremias Sulam
• Abstract要約: 感度特性予測器から派生したプロキシセンシティブな属性を用いることで,安定して推定し,最終的に公平に制御できることを示す。 本研究は, 従来の研究よりもかなり軽度な仮定の下で行われ, 合成および実データを用いた実験を行った結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.713240800142863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The responsible use of machine learning tools in real world high-stakes decision making demands that we audit and control for potential biases against underrepresented groups. This process naturally requires access to the sensitive attribute one desires to control, such as demographics, gender, or other potentially sensitive features. Unfortunately, this information is often unavailable. In this work we demonstrate that one can still reliably estimate, and ultimately control, for fairness by using proxy sensitive attributes derived from a sensitive attribute predictor. Specifically, we first show that with just a little knowledge of the complete data distribution, one may use a sensitive attribute predictor to obtain bounds of the classifier's true fairness metric. Second, we demonstrate how one can provably control a classifier's worst-case fairness violation with respect to the true sensitive attribute by controlling for fairness with respect to the proxy sensitive attribute. Our results hold under assumptions that are significantly milder than previous works, and we illustrate these results with experiments on synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 機械学習ツールの現実世界における責任ある使用は、過小評価されたグループに対する潜在的な偏見を監査し、制御することを要求する高い意思決定要求である。 このプロセスは、人口統計、性別、その他の潜在的に敏感な特徴など、コントロールしたいと思う属性にアクセスする必要がある。 残念ながら、この情報は入手できないことが多い。 本研究では,敏感な属性予測器から派生したプロキシに敏感な属性を用いて公平性を確実に推定し,最終的に制御できることを実証する。 具体的には、まず、完全なデータ分布について少しの知識があれば、機密属性予測器を用いて分類器の真の公正度測定値の境界を求めることができることを示す。 次に,真に敏感な属性に対する分類器の最悪のフェアネス違反を,プロキシに敏感な属性に関してフェアネスを制御できることを実証する。 我々の結果は,これまでの研究よりもかなり穏やかな仮定のもとに存在し,これらの結果を合成データと実データを用いた実験で示す。

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