論文の概要: Rethinking Fairness for Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03647v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 16:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 15:32:51.251617
• Title: Rethinking Fairness for Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: ヒューマン・aiコラボレーションのための公平性再考
• Authors: Haosen Ge, Hamsa Bastani, Osbert Bastani
• Abstract要約: そこで本研究では, 性能改善型コンプライアンス・ロバストな公正なポリシーを特定するための, 簡易な最適化手法を提案する。 独立して公平であり、コンプライアンスが不公平で、人間のポリシーよりも正確であるアルゴリズムレコメンデーションを設計することは不可能かもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.969050978497066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing approaches to algorithmic fairness aim to ensure equitable outcomes if human decision-makers comply perfectly with algorithmic decisions. However, perfect compliance with the algorithm is rarely a reality or even a desirable outcome in human-AI collaboration. Yet, recent studies have shown that selective compliance with fair algorithms can amplify discrimination relative to the prior human policy. As a consequence, ensuring equitable outcomes requires fundamentally different algorithmic design principles that ensure robustness to the decision-maker's (a priori unknown) compliance pattern. We define the notion of compliance-robustly fair algorithmic recommendations that are guaranteed to (weakly) improve fairness in decisions, regardless of the human's compliance pattern. We propose a simple optimization strategy to identify the best performance-improving compliance-robustly fair policy. However, we show that it may be infeasible to design algorithmic recommendations that are simultaneously fair in isolation, compliance-robustly fair, and more accurate than the human policy; thus, if our goal is to improve the equity and accuracy of human-AI collaboration, it may not be desirable to enforce traditional fairness constraints.
• Abstract（参考訳）: 既存のアルゴリズムフェアネスへのアプローチは、人間の意思決定者がアルゴリズム決定に完全に従えば、公平な結果を確保することを目的としている。 しかし、アルゴリズムへの完全準拠は、人間とAIのコラボレーションにおいて現実的あるいは望ましい結果になることはめったにない。 しかし、近年の研究では、公正なアルゴリズムによる選択的コンプライアンスは、以前の人間の方針に対する差別を増幅することができることが示されている。 結果として、公平な結果を保証するためには、決定者の(未知の)コンプライアンスパターンに対する堅牢性を保証するアルゴリズム設計原則を根本的に異なるものにする必要がある。 我々は,人間のコンプライアンスパターンによらず,意思決定の公平性を改善することが保証されるコンプライアンス・ロバスト的公正なアルゴリズム的推奨の概念を定義する。 本稿では,最善のパフォーマンス改善型コンプライアンス・ロバスト・フェア・ポリシーを特定するための簡単な最適化戦略を提案する。 しかし,人間とAIの協力関係の公平性と正確性を改善することが目的であるならば,従来の公正性制約を強制することが望ましいとは考えられない。

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