論文の概要: Reranking individuals: The effect of fair classification within-groups
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13391v2
- Date: Wed, 22 May 2024 08:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 11:26:41.741955
- Title: Reranking individuals: The effect of fair classification within-groups
- Title（参考訳）: 上位の個人:グループ内における公平な分類の効果
- Authors: Sofie Goethals, Toon Calders,
- Abstract要約: バイアス緩和技術は、敏感なグループ間でのインスタンスのペアのランク付けに影響を及ぼす。
これらの効果は精度・公正性評価の枠組みにおいてレーダーの下に留まっている。
いくつかの一般的なバイアス緩和手法の効果と、その出力が現実世界のシナリオを反映しない場合について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.706222947143855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) finds widespread application across various domains, but it sparks concerns about fairness in its deployment. The prevailing discourse in classification often emphasizes outcome-based metrics comparing sensitive subgroups without a nuanced consideration of the differential impacts within subgroups. Bias mitigation techniques not only affect the ranking of pairs of instances across sensitive groups, but often also significantly affect the ranking of instances within these groups. Such changes are hard to explain and raise concerns regarding the validity of the intervention. Unfortunately, these effects remain under the radar in the accuracy-fairness evaluation framework that is usually applied. Additionally, we illustrate the effect of several popular bias mitigation methods, and how their output often does not reflect real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: AI(Artificial Intelligence)は、さまざまなドメインに広く適用されているが、デプロイメントの公正性に対する懸念を喚起する。
分類における一般的な談話は、しばしば、サブグループ内の差分の影響を微妙に考慮せずに、センシティブなサブグループを比較した結果に基づくメトリクスを強調する。
バイアス緩和技術は、センシティブなグループ間でのインスタンスのランク付けに影響を及ぼすだけでなく、これらのグループ内のインスタンスのランク付けにも大きな影響を与える。
このような変更は、介入の妥当性について説明し、懸念を提起することは困難である。
残念なことに、これらの効果は、通常適用される正確性評価フレームワークにおいて、レーダーの下に留まっている。
さらに、いくつかの一般的なバイアス緩和手法の効果と、それらの出力が現実世界のシナリオを反映しない場合について説明する。
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