論文の概要: Algorithmic Fairness: A Tolerance Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09543v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 08:16:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 03:17:55.485495
• Title: Algorithmic Fairness: A Tolerance Perspective
• Title（参考訳）: アルゴリズムフェアネス:寛容な視点
• Authors: Renqiang Luo, Tao Tang, Feng Xia, Jiaying Liu, Chengpei Xu, Leo Yu Zhang, Wei Xiang, Chengqi Zhang,
• Abstract要約: この調査はアルゴリズムの公正性に関する既存の文献を掘り下げ、特にその多面的な社会的影響を強調している。 我々は「寛容」に基づく新しい分類法を導入し、公正な結果の変動が許容される度合いとして定義する。 我々の体系的なレビューは多様な産業をカバーし、アルゴリズムによる意思決定と社会的株式のバランスに関する重要な洞察を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.882207568746168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in machine learning and deep learning have brought algorithmic fairness into sharp focus, illuminating concerns over discriminatory decision making that negatively impacts certain individuals or groups. These concerns have manifested in legal, ethical, and societal challenges, including the erosion of trust in intelligent systems. In response, this survey delves into the existing literature on algorithmic fairness, specifically highlighting its multifaceted social consequences. We introduce a novel taxonomy based on 'tolerance', a term we define as the degree to which variations in fairness outcomes are acceptable, providing a structured approach to understanding the subtleties of fairness within algorithmic decisions. Our systematic review covers diverse industries, revealing critical insights into the balance between algorithmic decision making and social equity. By synthesizing these insights, we outline a series of emerging challenges and propose strategic directions for future research and policy making, with the goal of advancing the field towards more equitable algorithmic systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とディープラーニングの最近の進歩は、アルゴリズムの公正性を鋭い焦点にし、特定の個人やグループに悪影響を及ぼす差別的決定に対する懸念を浮き彫りにした。 これらの懸念は、知的システムに対する信頼の侵食を含む法的、倫理的、社会的課題に現れてきた。 これに対し、この調査はアルゴリズムの公正性に関する既存の文献を掘り下げ、特にその多面的な社会的影響を強調した。 我々は,「寛容」に基づく新しい分類法を導入する。これは,公正性の結果の変動が許容される度合いとして定義し,アルゴリズム決定における公正性の微妙さを理解するための構造化されたアプローチを提供する。 我々の体系的なレビューは多様な産業をカバーし、アルゴリズムによる意思決定と社会的株式のバランスに関する重要な洞察を明らかにしている。 これらの知見を合成することにより、我々は、より公平なアルゴリズムシステムに向けて分野を前進させることを目的として、一連の課題の概要を述べ、今後の研究と政策立案のための戦略的な方向性を提案する。

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