論文の概要: Fairness Auditing with Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08522v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 15:24:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 14:50:55.411282
• Title: Fairness Auditing with Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: マルチエージェントコラボレーションによる公正監査
• Authors: Martijn de Vos and Akash Dhasade and Jade Garcia Bourr\'ee and Anne-Marie Kermarrec and Erwan Le Merrer and Benoit Rottembourg and Gilles Tredan
• Abstract要約: 公正監査における既存の作業は、エージェントが独立して動作すると仮定する。 異なるタスクに対して同一プラットフォームを監査する複数のエージェントについて検討する。 エージェントが独立して動作したり協力したりする際の相互作用を理論的に研究する。 意外なことに、コーディネーションが正確さを監査するのに有害である場合もありますが、非コーディネートなコラボレーションは一般的に良い結果をもたらします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8483642628360752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing work in fairness audits assumes that agents operate independently. In this paper, we consider the case of multiple agents auditing the same platform for different tasks. Agents have two levers: their collaboration strategy, with or without coordination beforehand, and their sampling method. We theoretically study their interplay when agents operate independently or collaborate. We prove that, surprisingly, coordination can sometimes be detrimental to audit accuracy, whereas uncoordinated collaboration generally yields good results. Experimentation on real-world datasets confirms this observation, as the audit accuracy of uncoordinated collaboration matches that of collaborative optimal sampling.
• Abstract（参考訳）: 公正監査における既存の作業は、エージェントが独立して動作すると仮定する。 本稿では,複数のエージェントが異なるタスクに対して同じプラットフォームを監査する場合を考える。 エージェントには2つのレバーがある:彼らの協調戦略、事前調整の有無、サンプリング方法。 エージェントが独立して動作したり協力したりする際の相互作用を理論的に研究する。 驚くべきことに、協調は監査の正確さを損なうことがあるが、調整されていないコラボレーションは一般的に良い結果をもたらす。 実世界のデータセットに関する実験は、協調しないコラボレーションの監査精度が協調的最適サンプリングのそれと一致するため、この観察を裏付ける。

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