論文の概要: Beyond Incompatibility: Trade-offs between Mutually Exclusive Fairness Criteria in Machine Learning and Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00469v5
- Date: Thu, 18 Jul 2024 07:49:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-20 00:32:05.312435
- Title: Beyond Incompatibility: Trade-offs between Mutually Exclusive Fairness Criteria in Machine Learning and Law
- Title（参考訳）: 非互換性を超えた: 機械学習と法における相互排他的公正基準のトレードオフ
- Authors: Meike Zehlike, Alex Loosley, Håkan Jonsson, Emil Wiedemann, Philipp Hacker,
- Abstract要約: 本稿では,3つのフェアネス基準を連続的に補間する新しいアルゴリズム(FAir Interpolation Method: FAIM)を提案する。
我々は,合成データ,CompASデータセット,電子商取引部門による新たな実世界のデータセットに適用した場合のアルゴリズムの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.959308758321417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Fair and trustworthy AI is becoming ever more important in both machine learning and legal domains. One important consequence is that decision makers must seek to guarantee a 'fair', i.e., non-discriminatory, algorithmic decision procedure. However, there are several competing notions of algorithmic fairness that have been shown to be mutually incompatible under realistic factual assumptions. This concerns, for example, the widely used fairness measures of 'calibration within groups' and 'balance for the positive/negative class'. In this paper, we present a novel algorithm (FAir Interpolation Method: FAIM) for continuously interpolating between these three fairness criteria. Thus, an initially unfair prediction can be remedied to, at least partially, meet a desired, weighted combination of the respective fairness conditions. We demonstrate the effectiveness of our algorithm when applied to synthetic data, the COMPAS data set, and a new, real-world data set from the e-commerce sector. Finally, we discuss to what extent FAIM can be harnessed to comply with conflicting legal obligations. The analysis suggests that it may operationalize duties in traditional legal fields, such as credit scoring and criminal justice proceedings, but also for the latest AI regulations put forth in the EU, like the Digital Markets Act and the recently enacted AI Act.
- Abstract（参考訳）: 公正で信頼できるAIは、マシンラーニングと法的なドメインの両方において、ますます重要になっている。
重要な結果の1つは、意思決定者は「公正」すなわち非差別的、アルゴリズム的な決定手順を保証する必要があることである。
しかし、現実的な事実的仮定の下で相互に相容れないことが示されているアルゴリズム的公正性のいくつかの競合する概念がある。
この懸念は、例えば「グループ内の校正」と「正・負のクラスに対する均衡」の広く使われている公平度尺度である。
本稿では,これら3つのフェアネス基準を補間する新しいアルゴリズム(FAir Interpolation Method: FAIM)を提案する。
したがって、初期不公平な予測は、少なくとも部分的には、各公正条件の所望の重み付けされた組み合わせを満たすように修正することができる。
我々は,合成データ,CompASデータセット,電子商取引部門による新たな実世界のデータセットに適用した場合のアルゴリズムの有効性を実証する。
最後に、FAIMが相反する法的義務を満たすためにどの程度活用できるかについて議論する。
この分析は、信用スコアリングや刑事司法手続といった従来の法分野における業務を運用するだけでなく、デジタル市場法や最近制定されたAI法など、EUで実施された最新のAI規制についても運用する可能性があることを示唆している。
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