論文の概要: Designing Long-term Group Fair Policies in Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12447v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 08:58:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:33:09.112857
• Title: Designing Long-term Group Fair Policies in Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 動的システムにおける長期グループフェアポリシーの設計
• Authors: Miriam Rateike, Isabel Valera and Patrick Forr\'e
• Abstract要約: 本稿では,力学系におけるグループフェアネスの長期化を実現するための新しい枠組みを提案する。 我々のフレームワークは、長期にわたってシステムの標的となる公平な状態に収束する、時間に依存しないポリシーを特定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.115106776644156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neglecting the effect that decisions have on individuals (and thus, on the underlying data distribution) when designing algorithmic decision-making policies may increase inequalities and unfairness in the long term - even if fairness considerations were taken in the policy design process. In this paper, we propose a novel framework for achieving long-term group fairness in dynamical systems, in which current decisions may affect an individual's features in the next step, and thus, future decisions. Specifically, our framework allows us to identify a time-independent policy that converges, if deployed, to the targeted fair stationary state of the system in the long term, independently of the initial data distribution. We model the system dynamics with a time-homogeneous Markov chain and optimize the policy leveraging the Markov chain convergence theorem to ensure unique convergence. We provide examples of different targeted fair states of the system, encompassing a range of long-term goals for society and policymakers. Furthermore, we show how our approach facilitates the evaluation of different long-term targets by examining their impact on the group-conditional population distribution in the long term and how it evolves until convergence.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによる意思決定方針を設計する際の決定が個人(つまり基礎となるデータ分布)に与える影響を無視することは、長期的には不平等と不公平を増大させる可能性がある。 本稿では,動的システムにおける長期的な集団公平性を実現するための新しい枠組みを提案する。 特に,本フレームワークでは,初期データ分布とは独立に,長期にわたって,対象の公平な定常状態に収束する時間に依存しないポリシを識別することができる。 我々は,システムダイナミクスを時間均質マルコフ連鎖でモデル化し,マルコフ連鎖収束定理を利用して一意的な収束を保証するポリシーを最適化する。 我々は, 社会や政策立案者に対する長期的目標を包含する, 異なる公平なシステムの例を示す。 さらに,本手法が長期集団条件分布に与える影響や,収束までどのように進化していくかを検討することで,異なる長期目標の評価をいかに促進するかを示す。

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