論文の概要: Assessing Group Fairness with Social Welfare Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11421v1
• Date: Sun, 19 May 2024 01:41:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:49:33.780130
• Title: Assessing Group Fairness with Social Welfare Optimization
• Title（参考訳）: 社会福祉最適化によるグループフェアネスの評価
• Authors: Violet Chen, J. N. Hooker, Derek Leben,
• Abstract要約: 本稿では,社会福祉機能の最適化に基づくより広範な社会的正義の概念が,パーティの定義の多様さを評価する上で有用かどうかを考察する。 特定の条件下では、人口比率や均等化確率を正当化できるが、しばしばこの種のパリティから逸脱する必要がある。 さらに,予測率パリティは有用性に限界があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Statistical parity metrics have been widely studied and endorsed in the AI community as a means of achieving fairness, but they suffer from at least two weaknesses. They disregard the actual welfare consequences of decisions and may therefore fail to achieve the kind of fairness that is desired for disadvantaged groups. In addition, they are often incompatible with each other, and there is no convincing justification for selecting one rather than another. This paper explores whether a broader conception of social justice, based on optimizing a social welfare function (SWF), can be useful for assessing various definitions of parity. We focus on the well-known alpha fairness SWF, which has been defended by axiomatic and bargaining arguments over a period of 70 years. We analyze the optimal solution and show that it can justify demographic parity or equalized odds under certain conditions, but frequently requires a departure from these types of parity. In addition, we find that predictive rate parity is of limited usefulness. These results suggest that optimization theory can shed light on the intensely discussed question of how to achieve group fairness in AI.
• Abstract（参考訳）: 統計的パリティの指標は、公正性を達成する手段として、AIコミュニティで広く研究され、支持されているが、少なくとも2つの弱点に悩まされている。 彼らは決定の実際の福祉結果を無視しており、不利な集団に望まれる公平性を達成できない可能性がある。 加えて、それらはしばしば互いに相容れないものであり、他のものを選ぶのに説得力のある正当化は存在しない。 本稿では、社会福祉機能(SWF)の最適化に基づく、より広範な社会的正義の概念が、パーティの定義の多様さを評価するのに有用かどうかを考察する。 我々は,70年間の公理的議論と交渉によって守られている有名なアルファフェアネスSWFに焦点をあてる。 最適解を解析し、特定の条件下での人口統計学的パリティや均等化オッズを正当化できることを示すが、しばしばこのようなパリティから離脱する必要がある。 さらに,予測率パリティは有用性に限界があることが判明した。 これらの結果から、最適化理論は、AIにおけるグループフェアネスの達成方法に関する議論の激しい疑問に光を当てることができることが示唆された。

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