Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interventions Against Machine-Assisted Statistical Discrimination

論文の概要: Interventions Against Machine-Assisted Statistical Discrimination

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04585v3
Date: Thu, 11 Jul 2024 20:01:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 05:46:55.520872
Title: Interventions Against Machine-Assisted Statistical Discrimination
Title（参考訳）: 機械による統計的識別に対する介入
Authors: John Y. Zhu,
Abstract要約: 信念が検証可能であれば、統計的差別に対する介入は、肯定的な行動のような信念のないデザインを超えることができる。信念の介入設計に関する私の理論は、機械学習を規制する影響力のある方法に光を当てている。
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 study statistical discrimination driven by verifiable beliefs, such as those generated by machine learning, rather than by humans. When beliefs are verifiable, interventions against statistical discrimination can move beyond simple, belief-free designs like affirmative action, to more sophisticated ones, that constrain decision makers based on what they are thinking. Such mind reading interventions can perform well where affirmative action does not, even when the minds being read are biased. My theory of belief-contingent intervention design sheds light on influential methods of regulating machine learning, and yields novel interventions robust to covariate shift and incorrect, biased beliefs.
Abstract（参考訳）: 私は、人間ではなく、機械学習によって生成されるような、検証可能な信念によって引き起こされる統計的差別を研究します。信念が検証可能であれば、統計的差別に対する介入は、肯定的な行動のようなシンプルで信条のない設計から、より洗練されたものへと移行し、彼らが考えていることに基づいて意思決定者を制限することができる。このようなマインドリーディングの介入は、肯定的な行動が起こらない場合でも、たとえ読まれているマインドが偏っているとしても、うまく機能する。私の信念継続的介入設計の理論は、機械学習を規制する影響力のある方法に光を当て、共変量シフトと誤った偏見のある信念に頑健な新しい介入をもたらす。

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