論文の概要: Remembering to Be Fair: Non-Markovian Fairness in Sequential Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04772v4
• Date: Wed, 19 Jun 2024 20:29:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 06:08:04.553593
• Title: Remembering to Be Fair: Non-Markovian Fairness in Sequential Decision Making
• Title（参考訳）: 非マルコフ的フェアネスとシークエンシャル意思決定
• Authors: Parand A. Alamdari, Toryn Q. Klassen, Elliot Creager, Sheila A. McIlraith,
• Abstract要約: 我々は、連続的な意思決定の文脈における非マルコフ的公正の概念を探求する。 非マルコフ的フェアネスの性質を同定し、長期的、時空的、周期的、有界公正の概念を含む。 フェアポリシの合成において,サンプル効率を向上させるために,トレーニングデータを自動的に拡張するFairQCMアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.289872878202399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fair decision making has largely been studied with respect to a single decision. Here we investigate the notion of fairness in the context of sequential decision making where multiple stakeholders can be affected by the outcomes of decisions. We observe that fairness often depends on the history of the sequential decision-making process, and in this sense that it is inherently non-Markovian. We further observe that fairness often needs to be assessed at time points within the process, not just at the end of the process. To advance our understanding of this class of fairness problems, we explore the notion of non-Markovian fairness in the context of sequential decision making. We identify properties of non-Markovian fairness, including notions of long-term, anytime, periodic, and bounded fairness. We explore the interplay between non-Markovian fairness and memory and how memory can support construction of fair policies. Finally, we introduce the FairQCM algorithm, which can automatically augment its training data to improve sample efficiency in the synthesis of fair policies via reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 公正な意思決定は、主に単一の決定に関して研究されている。 本稿では、複数の利害関係者が意思決定の結果に影響を受け得る順序決定の文脈における公平性の概念について考察する。 公平性は、しばしばシーケンシャルな意思決定過程の歴史に依存し、この意味では本質的に非マルコフ的である。 さらに、プロセスの最後に限らず、プロセス内の時間ポイントで公平さを評価する必要があることも観察します。 このような公平性問題に対する理解を深めるために、連続的な意思決定の文脈における非マルコフ的公平性の概念を探求する。 非マルコフ的フェアネスの性質を同定し、長期的、時空的、周期的、有界公正の概念を含む。 我々は,非マルコフ的公正性と記憶の相互作用と,メモリが公正なポリシーの構築を支援する方法について検討する。 最後に、FairQCMアルゴリズムを導入し、トレーニングデータを自動的に拡張し、強化学習による公正なポリシーの合成におけるサンプル効率を向上させる。

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