論文の概要: Peer-induced Fairness: A Causal Approach for Algorithmic Fairness Auditing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02558v3
- Date: Fri, 16 Aug 2024 12:33:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 10:58:09.038388
- Title: Peer-induced Fairness: A Causal Approach for Algorithmic Fairness Auditing
- Title(参考訳): Peer-induced Fairness: アルゴリズムフェアネス監査のための因果的アプローチ
- Authors: Shiqi Fang, Zexun Chen, Jake Ansell,
- Abstract要約: 2024年8月1日からのEU AI Actの効果により、クレジットスコアリングのようなリスクの高いアプリケーションは、厳格な透明性と品質基準に従わなければならない。
アルゴリズムの公平性を科学的に監査するにはどうすればいいのか?
本稿では, 対実的公正と高度な因果推論技術を活用して, 「ピア誘発公正」という新たな監査フレームワークを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the EU AI Act effective from 1 August 2024, high-risk applications like credit scoring must adhere to stringent transparency and quality standards, including algorithmic fairness evaluations. Consequently, developing tools for auditing algorithmic fairness has become crucial. This paper addresses a key question: how can we scientifically audit algorithmic fairness? It is vital to determine whether adverse decisions result from algorithmic discrimination or the subjects' inherent limitations. We introduce a novel auditing framework, ``peer-induced fairness'', leveraging counterfactual fairness and advanced causal inference techniques within credit approval systems. Our approach assesses fairness at the individual level through peer comparisons, independent of specific AI methodologies. It effectively tackles challenges like data scarcity and imbalance, common in traditional models, particularly in credit approval. Model-agnostic and flexible, the framework functions as both a self-audit tool for stakeholders and an external audit tool for regulators, offering ease of integration. It also meets the EU AI Act's transparency requirements by providing clear feedback on whether adverse decisions stem from personal capabilities or discrimination. We demonstrate the framework's usefulness by applying it to SME credit approval, revealing significant bias: 41.51% of micro-firms face discrimination compared to non-micro firms. These findings highlight the framework's potential for diverse AI applications.
- Abstract(参考訳): 2024年8月1日からのEU AI Actの効果により、信用スコアリングのようなリスクの高いアプリケーションは、アルゴリズムの公正性評価を含む厳格な透明性と品質基準に従わなければならない。
その結果,アルゴリズムフェアネスを監査するツールの開発が重要となった。
アルゴリズムの公平性を科学的に監査するにはどうすればいいのか?
アルゴリズムによる差別や被写体固有の制限によって悪い決定がもたらされるかどうかを判断することが不可欠である。
本稿では,新たな監査フレームワークである‘peer-induced fairness’を導入し,信用承認システム内での対実的公正性と高度な因果推論技術を活用する。
提案手法は,特定のAI手法に依存しないピア比較により,個人レベルでの公平性を評価する。
データ不足や不均衡といった課題に効果的に対処する。
モデルに依存しないフレキシブルなフレームワークは、利害関係者のための自己監査ツールと規制当局のための外部監査ツールの両方として機能し、統合の容易さを提供する。
また、有害な決定が個人の能力や差別に起因するかどうかについて明確なフィードバックを提供することで、EU AI Actの透明性要件を満たしている。
41.51%のマイクロ企業が、非マイクロ企業に比べて顔の差別を肯定している。
これらの発見は、多様なAIアプリケーションに対するフレームワークの可能性を強調している。
関連論文リスト
- Online Decision Mediation [72.80902932543474]
意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。
臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T05:59:43Z) - Understanding Fairness Surrogate Functions in Algorithmic Fairness [21.555040357521907]
フェアネスの定義とフェアネスのサロゲート関数の間には、サロゲートとフェアネスのギャップがあることが示される。
我々は、不公平を緩和するギャップを反復的に減少させる「バランスド・サロゲート」という、新規で一般的なアルゴリズムを精査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T12:40:53Z) - FFB: A Fair Fairness Benchmark for In-Processing Group Fairness Methods [84.1077756698332]
本稿では,グループフェアネス手法のベンチマークフレームワークであるFair Fairness Benchmark(textsfFFB)を紹介する。
グループフェアネスの異なる概念を確実にするための最先端手法を包括的に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T19:51:28Z) - Error Parity Fairness: Testing for Group Fairness in Regression Tasks [5.076419064097733]
この研究は、回帰フェアネスの概念としてエラーパリティを示し、グループフェアネスを評価するためのテスト手法を導入する。
続いて、いくつかの統計上のグループを比較し、格差を探索し、影響されたグループを特定するのに適した置換テストが実施される。
全体として、提案された回帰公正性テスト手法は、公正な機械学習文献のギャップを埋め、より大きなアカウンタビリティ評価とアルゴリズム監査の一部として機能する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-16T17:47:20Z) - D-BIAS: A Causality-Based Human-in-the-Loop System for Tackling
Algorithmic Bias [57.87117733071416]
D-BIASは、人間のループ内AIアプローチを具現化し、社会的バイアスを監査し軽減する視覚対話型ツールである。
ユーザは、因果ネットワークにおける不公平な因果関係を識別することにより、グループに対する偏見の存在を検出することができる。
それぞれのインタラクション、例えばバイアスのある因果縁の弱体化/削除は、新しい(偏りのある)データセットをシミュレートするために、新しい方法を用いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T03:41:48Z) - Causal Fairness Analysis [68.12191782657437]
意思決定設定における公平性の問題を理解し、モデル化し、潜在的に解決するためのフレームワークを導入します。
我々のアプローチの主な洞察は、観測データに存在する格差の定量化と、基礎となる、しばしば観測されていない、因果的なメカニズムの収集を結びつけることである。
本研究は,文献中の異なる基準間の関係を整理し,説明するための最初の体系的試みであるフェアネスマップにおいて,本研究の成果を左右するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-23T01:06:34Z) - Algorithmic Fairness in Business Analytics: Directions for Research and
Practice [24.309795052068388]
本稿では,アルゴリズムフェアネスの先見的,BAに着目したレビューを行う。
まず、バイアスの源泉と測定方法、およびバイアス緩和アルゴリズムに関する最先端の研究について概説する。
次に、ユーティリティ・フェアネスの関係について詳細な議論を行い、これらの2つの構成要素間のトレードオフの頻繁な仮定は、しばしば間違いまたは近視的であることを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T10:21:38Z) - Fair Machine Learning in Healthcare: A Review [90.22219142430146]
我々は、機械学習と医療格差における公正性の交差を分析する。
機械学習の観点から、関連する公正度メトリクスを批判的にレビューする。
本稿では,医療における倫理的かつ公平なMLアプリケーション開発を約束する新たな研究指針を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T04:32:10Z) - A Sandbox Tool to Bias(Stress)-Test Fairness Algorithms [19.86635585740634]
バイアス注入型サンドボックスツールの概念と実装について, 各種バイアスの公平性について検討する。
既存のツールキットとは異なり、私たちのツールはMLパイプラインに事実上バイアスを注入する制御された環境を提供します。
特に、バイアス注入前において、偏りのない状態の真のラベルに介入した後に生じる予測を比較することで、与えられた治療法が注入されたバイアスを軽減することができるかどうかを検証できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-21T16:12:19Z) - Measuring Fairness Under Unawareness of Sensitive Attributes: A
Quantification-Based Approach [131.20444904674494]
センシティブな属性の無意識下でのグループフェアネスを測定する問題に取り組む。
定量化手法は, フェアネスと無意識の問題に対処するのに特に適していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-17T13:45:46Z) - On the Fairness of Causal Algorithmic Recourse [36.519629650529666]
グループレベルでの公平度基準と個人レベルでの公平度基準を提案する。
ここでは,会話の公平さは予測の公平さと相補的であることを示す。
本稿では, 社会的介入によって, データ生成プロセスの公正性違反に対処できるかどうかを論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T16:35:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。