論文の概要: Developing a Philosophical Framework for Fair Machine Learning: Lessons From The Case of Algorithmic Collusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06308v2
• Date: Wed, 27 Sep 2023 22:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 23:17:23.066029
• Title: Developing a Philosophical Framework for Fair Machine Learning: Lessons From The Case of Algorithmic Collusion
• Title（参考訳）: 公正な機械学習のための哲学的フレームワークの開発--アルゴリズム的衝突の事例から
• Authors: James Michelson
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムが新しい文脈に適用されるにつれて、結果の害と不正は質的に異なる。 フェアネスのメトリクスと定義を開発する機械学習における既存の研究パラダイムは、これらの質的に異なる種類の不正を考慮できない。 本稿では,公正度指標の開発と適用を目指す機械学習の研究者や実践者を対象とした倫理的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fair machine learning research has been primarily concerned with classification tasks that result in discrimination. However, as machine learning algorithms are applied in new contexts the harms and injustices that result are qualitatively different than those presently studied. The existing research paradigm in machine learning which develops metrics and definitions of fairness cannot account for these qualitatively different types of injustice. One example of this is the problem of algorithmic collusion and market fairness. The negative consequences of algorithmic collusion affect all consumers, not only particular members of a protected class. Drawing on this case study, I propose an ethical framework for researchers and practitioners in machine learning seeking to develop and apply fairness metrics that extends to new domains. This contribution ties the development of formal metrics of fairness to specifically scoped normative principles. This enables fairness metrics to reflect different concerns from discrimination. I conclude with the limitations of my proposal and discuss promising avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 公正な機械学習の研究は、主に差別をもたらす分類タスクに関係している。 しかし、機械学習アルゴリズムが新しい文脈に適用されるにつれて、結果が現在研究されているものと質的に異なる影響と不一致が生じる。 メトリクスや公平性の定義を開発する機械学習の既存の研究パラダイムは、これらの質的に異なるタイプの不正を説明できない。 この例の1つは、アルゴリズム的共謀と市場公正性の問題である。 アルゴリズム的結束の負の結果は、保護されたクラスの特定のメンバーだけでなく、すべての消費者に影響を与える。 本稿では,機械学習の研究者や実践者を対象に,新たな領域に広がる公正度指標の開発と適用を目的とした倫理的枠組みを提案する。 この貢献はフェアネスの形式的指標の開発と、特に対象とする規範的原則とを結びつけている。 これにより、公平度メトリクスは差別から異なる関心事を反映できる。 私の提案の限界で締めくくり、今後の研究に期待できる道について話し合います。

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