論文の概要: Implementing Fairness in AI Classification: The Role of Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14766v2
- Date: Mon, 24 Mar 2025 05:27:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:32:57.777886
- Title: Implementing Fairness in AI Classification: The Role of Explainability
- Title（参考訳）: AI分類におけるフェアネスの実践 - 説明可能性の役割
- Authors: Thomas Souverain, Johnathan Nguyen, Nicolas Meric, Paul Égré,
- Abstract要約: AI分類における公平性の実装には、公正度測定を単に運用すること以上の作業が必要だ、と我々は主張する。
トレーニングプロセスを透過化し、フェアネス基準が実際に生み出す成果を判断し、トレードオフを評価する。
これらの説明的なステップがAIモデルを信頼できるものにする方法に関する結論を導きます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: In this paper, we propose a philosophical and experimental investigation of the problem of AI fairness in classification. We argue that implementing fairness in AI classification involves more work than just operationalizing a fairness metric. It requires establishing the explainability of the classification model chosen and of the principles behind it. Specifically, it involves making the training processes transparent, determining what outcomes the fairness criteria actually produce, and assessing their trade-offs by comparison with closely related models that would lead to a different outcome. To exemplify this methodology, we trained a model and developed a tool for disparity detection and fairness interventions, the package FairDream. While FairDream is set to enforce Demographic Parity, experiments reveal that it fulfills the constraint of Equalized Odds. The algorithm is thus more conservative than the user might expect. To justify this outcome, we first clarify the relation between Demographic Parity and Equalized Odds as fairness criteria. We then explain FairDream's reweighting method and justify the trade-offs reached by FairDream by a benchmark comparison with closely related GridSearch models. We draw conclusions regarding the way in which these explanatory steps can make an AI model trustworthy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,分類におけるAIフェアネスの問題に関する哲学的,実験的研究を提案する。
AI分類における公平性の実装には、公正度測定を単に運用すること以上の作業が必要だ、と我々は主張する。
選択された分類モデルとその背景にある原則の説明可能性を確立する必要がある。
具体的には、トレーニングプロセスを透過化し、公正基準が実際に生み出す成果を判断し、異なる結果をもたらす密接な関係のあるモデルと比較してトレードオフを評価する。
この手法を実証するため,我々はモデルの訓練を行い,FairDreamパッケージである不均一検出と公正介入のためのツールを開発した。
FairDreamはDemographic Parityの実施を予定しているが、実験の結果、等化オッドの制約を満たすことが判明した。
したがって、アルゴリズムはユーザーが予想するよりも保守的である。
この結果を正当化するために、まず、公正度基準として、デモグラフィックパリティと等化オッドの関係を明らかにする。
次に、FairDreamの再重み付け方法を説明し、FairDreamが到達したトレードオフを、密接に関連するGridSearchモデルと比較して正当化する。
これらの説明的なステップがAIモデルを信頼できるものにする方法に関する結論を導きます。
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