論文の概要: The Impact of Equal Opportunity on Statistical Discrimination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04585v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 20:57:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 17:31:07.197192
- Title: The Impact of Equal Opportunity on Statistical Discrimination
- Title(参考訳): 平等な機会が統計的差別に及ぼす影響
- Authors: John Y. Zhu
- Abstract要約: 契約可能な信念は、企業がグループ間で真の正の利率を等しくする決定ポリシーを選択することを要求できるようにする。
これにより、規制機関のツールキットは、肯定的な行動のような信念のない規制を越えて拡張される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: I modify the canonical statistical discrimination model of Coate and Loury
(1993) by assuming the firm's belief about an individual's unobserved class is
machine learning-generated and, therefore, contractible. This expands the
toolkit of a regulator beyond belief-free regulations like affirmative action.
Contractible beliefs make it feasible to require the firm to select a decision
policy that equalizes true positive rates across groups -- what the algorithmic
fairness literature calls equal opportunity. While affirmative action does not
necessarily end statistical discrimination, I show that imposing equal
opportunity does.
- Abstract(参考訳): 私は、Coate and Loury(1993)の標準統計識別モデルを変更し、個人の未観測クラスに対する会社の信念が機械学習によって生成され、従って契約可能であると仮定する。
これにより、肯定的な行動のような信念のない規制を超えて、レギュレータのツールキットを広げる。
契約可能な信念は、アルゴリズム的公正性文学が「平等機会」と呼ぶ、グループ間で真の正の利率を等しくする決定ポリシーを選択することを、企業が要求することを容易にする。
肯定的な行動は必ずしも統計的差別を終わらせるわけではないが、私は平等な機会を与えることが示している。
関連論文リスト
- Contrastive Chain-of-Thought Prompting [74.10511560147293]
本稿では,言語モデル推論を強化するために,思考の対照的な連鎖を提案する。
従来の思考の連鎖と比較して,本手法は妥当かつ無効な推論実証を提供する。
推論ベンチマーク実験により、思考の対照的な連鎖は、思考の連鎖の促進に役立てることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T18:54:01Z) - The Flawed Foundations of Fair Machine Learning [0.0]
統計的に正確な結果と類似した結果とのトレードオフが存在することを示す。
本稿では,統計的に正確な結果とグループ類似の結果の関係を理解する上で,研究者やデザイナーを支援するための概念実証手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T10:07:12Z) - Counterfactually Fair Regression with Double Machine Learning [0.0]
本稿では,Double Machine Learning (DML) Fairnessを提案する。
回帰問題における反ファクト的公平性の問題を因果推論における反ファクト的結果の推定問題に類似させる。
本研究は、職場雇用における差別に関するシミュレーション研究におけるアプローチと、法学部学生のGPAを推定する実データへの適用を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T01:28:23Z) - Measuring Equality in Machine Learning Security Defenses: A Case Study
in Speech Recognition [56.69875958980474]
この研究は、学習したシステムを守るためのアプローチと、異なるサブ人口間でのセキュリティ防衛がパフォーマンス上の不平等をもたらす方法を検討する。
提案された多くの手法は、虚偽の拒絶やロバストネストレーニングの不平等といった直接的な害を引き起こす可能性がある。
本稿では, ランダム化スムースメントとニューラルリジェクションの2つの防御法の比較を行い, マイノリティ集団のサンプリング機構により, ランダム化スムースメントがより公平であることを見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T16:19:26Z) - Fairness and Randomness in Machine Learning: Statistical Independence
and Relativization [10.482805367361818]
我々は、機械学習で日常的に使われている公平性とランダム性の概念における統計的独立性の役割を識別する。
我々は、ランダム性と公正性は、機械学習におけるモデリング仮定として、その性質を反映すべきであると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-27T15:55:05Z) - A Novel Approach to Fairness in Automated Decision-Making using
Affective Normalization [2.0178765779788495]
本研究では、感情的、社会的に偏りのある成分を測定する方法を提案し、その除去を可能にする。
つまり、意思決定のプロセスを考えると、これらの感情的測定は決定における感情的バイアスを排除し、メソッド自体によって定義されたカテゴリの集合を公平にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T11:48:53Z) - Observing Interventions: A logic for thinking about experiments [62.997667081978825]
本稿では,実験から学ぶ論理への第一歩について述べる。
我々のアプローチにとって重要なことは、介入の概念が(現実的または仮説的な)実験の形式的表現として使用できるという考えである。
提案された全ての論理系に対して、健全で完全な公理化を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T09:26:45Z) - fairadapt: Causal Reasoning for Fair Data Pre-processing [2.1915057426589746]
因果推論前処理方式を実装したR-package fairadaptについて記述する。
結果に対する感度特性から特定の因果経路が識別できないと仮定する適切な緩和について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-19T18:48:28Z) - The zoo of Fairness metrics in Machine Learning [62.997667081978825]
近年,機械学習(ML)と自動意思決定における公平性の問題が注目されている。
MLにおける公平性の定義の多様さが提案され、人口の個人に影響を与える状況において「公正な決定」とは何かという異なる概念が検討されている。
本研究では、この定義の動物園からある程度の順序付けを試みる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T13:19:30Z) - Estimating and Improving Fairness with Adversarial Learning [65.99330614802388]
本研究では,深層学習に基づく医療画像解析システムにおけるバイアスの同時緩和と検出を目的としたマルチタスク・トレーニング戦略を提案する。
具体的には,バイアスに対する識別モジュールと,ベース分類モデルにおける不公平性を予測するクリティカルモジュールを追加することを提案する。
大規模で利用可能な皮膚病変データセットのフレームワークを評価します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-07T03:10:32Z) - SCOUT: Self-aware Discriminant Counterfactual Explanations [78.79534272979305]
対物的視覚的説明の問題点を考察する。
新しい差別的な説明の族が紹介される。
結果として生じる反実的な説明は、最適化が自由で、従って以前の方法よりもはるかに高速である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T17:05:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。