論文の概要: Perfect Counterfactuals in Imperfect Worlds: Modelling Noisy Implementation of Actions in Sequential Algorithmic Recourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02273v2
• Date: Fri, 15 Aug 2025 08:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:22.932136
• Title: Perfect Counterfactuals in Imperfect Worlds: Modelling Noisy Implementation of Actions in Sequential Algorithmic Recourse
• Title（参考訳）: 不完全な世界における完全なカウンターファクトアル:逐次的アルゴリズム的会話における行動の雑音的実装をモデル化する
• Authors: Yueqing Xuan, Kacper Sokol, Mark Sanderson, Jeffrey Chan,
• Abstract要約: アルゴリズムによる議論は、自動意思決定によって悪影響を受ける個人に対する行動を提案する。 リコースを知ることは、ユーザーがそれを完璧に実装できることを保証するものではない。 したがって、リコース生成はその準最適あるいはうるさい実装を予測すべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.57812122315108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithmic recourse suggests actions to individuals who have been adversely affected by automated decision-making, helping them to achieve the desired outcome. Knowing the recourse, however, does not guarantee that users can implement it perfectly, either due to environmental variability or personal choices. Recourse generation should thus anticipate its sub-optimal or noisy implementation. While several approaches construct recourse that is robust to small perturbations -- e.g., arising due to its noisy implementation -- they assume that the entire recourse is implemented in a single step, thus model the noise as one-off and uniform. But these assumptions are unrealistic since recourse often entails multiple sequential steps, which makes it harder to implement and subject to increasing noise. In this work, we consider recourse under plausible noise that adheres to the local data geometry and accumulates at every step of the way. We frame this problem as a Markov Decision Process and demonstrate that such a distribution of plausible noise satisfies the Markov property. We then propose the RObust SEquential (ROSE) recourse generator for tabular data; our method produces a series of steps leading to the desired outcome even when they are implemented imperfectly. Given plausible modelling of sub-optimal human actions and greater recourse robustness to accumulated uncertainty, ROSE provides users with a high chance of success while maintaining low recourse cost. Empirical evaluation shows that our algorithm effectively navigates the inherent trade-off between recourse robustness and cost while ensuring its sparsity and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによる会話は、自動意思決定によって悪影響を及ぼされた個人に対する行動を示し、彼らが望ましい結果を達成する手助けをする。 しかし、環境変動性や個人の選択により、ユーザーが完璧に実装できることは保証されていない。 したがって、リコース生成はその準最適あるいはうるさい実装を予測すべきである。 いくつかのアプローチは、小さな摂動に対して堅牢なリコース(例えば、ノイズのある実装によって生じる)を構築する一方で、リコース全体が単一のステップで実装されていると仮定し、ノイズを1つのオフと均一にモデル化する。 しかし、これらの仮定は非現実的であり、リコースはしばしば複数のシーケンシャルなステップを必要とするため、実装が難しく、ノイズが増大する。 本研究では,局所的なデータ幾何に固執し,各ステップで蓄積する可塑性雑音下での談話について考察する。 この問題をマルコフ決定過程とみなし、可塑性雑音の分布がマルコフの性質を満たすことを実証する。 次に,表データに対してRObust Sequential(ROSE)レコース生成器を提案する。 最適でない人間の行動の妥当なモデリングと、蓄積された不確実性に対するより大きなリコースロバスト性を考えると、ROSEは低リコースコストを維持しながら高い成功率をユーザに提供する。 経験的評価により,提案アルゴリズムは,空間性と計算効率の確保を図りながら,レコメンデーションの堅牢性とコストのトレードオフを効果的に行なえることを示す。

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