論文の概要: Long-Term Fairness Inquiries and Pursuits in Machine Learning: A Survey of Notions, Methods, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06736v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 18:57:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 20:25:28.277896
- Title: Long-Term Fairness Inquiries and Pursuits in Machine Learning: A Survey of Notions, Methods, and Challenges
- Title（参考訳）: 機械学習における長期フェアネス調査と課題--表記・方法・課題の調査から
- Authors: Usman Gohar, Zeyu Tang, Jialu Wang, Kun Zhang, Peter L. Spirtes, Yang Liu, Lu Cheng,
- Abstract要約: 近年の研究では、市販のフェアネスアプローチは長期的なフェアネスを達成する目的には役に立たないことが示されている。
フィードバックループの存在とモデルと環境の間の相互作用は、初期公正性目標から逸脱する可能性のある追加の複雑さをもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.685629401168832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The widespread integration of Machine Learning systems in daily life, particularly in high-stakes domains, has raised concerns about the fairness implications. While prior works have investigated static fairness measures, recent studies reveal that automated decision-making has long-term implications and that off-the-shelf fairness approaches may not serve the purpose of achieving long-term fairness. Additionally, the existence of feedback loops and the interaction between models and the environment introduces additional complexities that may deviate from the initial fairness goals. In this survey, we review existing literature on long-term fairness from different perspectives and present a taxonomy for long-term fairness studies. We highlight key challenges and consider future research directions, analyzing both current issues and potential further explorations.
- Abstract（参考訳）: 機械学習システムの日常生活、特にハイテイクドメインにおける広範な統合は、フェアネスの影響を懸念している。
先行研究は静的フェアネス対策を研究してきたが、最近の研究では、自動意思決定は長期的な意味を持ち、既成のフェアネスアプローチは長期的なフェアネスを達成する目的を果たさない可能性があることが示されている。
さらに、フィードバックループの存在とモデルと環境の間の相互作用は、初期公正性目標から逸脱する可能性のある追加の複雑さを導入します。
本稿では,様々な観点からの長期公正に関する文献をレビューし,長期公正研究のための分類について紹介する。
我々は、重要な課題を強調し、今後の研究の方向性を考察し、現在の課題とさらなる調査の可能性の両方を分析します。
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