論文の概要: Navigating Fairness Measures and Trade-Offs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08484v1
- Date: Mon, 17 Jul 2023 13:45:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 13:04:28.329762
- Title: Navigating Fairness Measures and Trade-Offs
- Title（参考訳）: 公正化対策と貿易オフ
- Authors: Stefan Buijsman
- Abstract要約: 私は、Rawlsの公正性の概念をフェアネスとして利用することで、公正性対策と正確なトレードオフをナビゲートするための基盤を作ることができることを示します。
これはまた、分配的正義の哲学的説明と公正文学の間のギャップを埋めるのにも役立っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In order to monitor and prevent bias in AI systems we can use a wide range of
(statistical) fairness measures. However, it is mathematically impossible to
optimize for all of these measures at the same time. In addition, optimizing a
fairness measure often greatly reduces the accuracy of the system (Kozodoi et
al, 2022). As a result, we need a substantive theory that informs us how to
make these decisions and for what reasons. I show that by using Rawls' notion
of justice as fairness, we can create a basis for navigating fairness measures
and the accuracy trade-off. In particular, this leads to a principled choice
focusing on both the most vulnerable groups and the type of fairness measure
that has the biggest impact on that group. This also helps to close part of the
gap between philosophical accounts of distributive justice and the fairness
literature that has been observed (Kuppler et al, 2021) and to operationalise
the value of fairness.
- Abstract（参考訳）: AIシステムにおけるバイアスの監視と防止には、幅広い(統計的)公正度対策が使用できます。
しかし、これらすべての測度を同時に最適化することは数学的に不可能である。
また、公正度を最適化することでシステムの精度が大幅に低下することがしばしばある(Kozodoi et al, 2022)。
結果として、これらの決定の仕方と理由を私たちに知らせる、従属的理論が必要です。
私は、Rawlsの正義を公正とすることで、公正性対策と正確性トレードオフをナビゲートするための基盤を作ることができることを示す。
特に、この選択は、最も脆弱なグループと、そのグループに最も大きな影響を与える公平度尺度のタイプの両方に焦点を当てる原則的な選択に繋がる。
これはまた、分配的正義の哲学的説明と観察された公正文学(Kuppler et al, 2021)のギャップを埋め、公正の価値を運用することにも役立つ。
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