論文の概要: Stream-Based Monitoring of Algorithmic Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18331v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 13:18:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:15:33.542473
• Title: Stream-Based Monitoring of Algorithmic Fairness
• Title（参考訳）: ストリームによるアルゴリズムフェアネスのモニタリング
• Authors: Jan Baumeister, Bernd Finkbeiner, Frederik Scheerer, Julian Siber, Tobias Wagenpfeil,
• Abstract要約: ストリームベースのモニタリングは,実行時の決定と予測システムのアルゴリズム的公正性を検証するためのソリューションとして提案されている。 本稿では,仕様言語 RTLola における時空間データストリームに対するアルゴリズム的公正性を定式化する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.811789437743092
• License:
• Abstract: Automatic decision and prediction systems are increasingly deployed in applications where they significantly impact the livelihood of people, such as for predicting the creditworthiness of loan applicants or the recidivism risk of defendants. These applications have given rise to a new class of algorithmic-fairness specifications that require the systems to decide and predict without bias against social groups. Verifying these specifications statically is often out of reach for realistic systems, since the systems may, e.g., employ complex learning components, and reason over a large input space. In this paper, we therefore propose stream-based monitoring as a solution for verifying the algorithmic fairness of decision and prediction systems at runtime. Concretely, we present a principled way to formalize algorithmic fairness over temporal data streams in the specification language RTLola and demonstrate the efficacy of this approach on a number of benchmarks. Besides synthetic scenarios that particularly highlight its efficiency on streams with a scaling amount of data, we notably evaluate the monitor on real-world data from the recidivism prediction tool COMPAS.
• Abstract（参考訳）: 自動決定・予測システムは、ローン申請者の信用力の予測や被告人の再分配リスクなど、人々の生活に大きな影響を及ぼすアプリケーションにますます導入されている。 これらの応用は、社会集団に対する偏見を伴わずにシステムが決定し、予測することを要求する新しいアルゴリズム・フェアネス仕様を生み出した。 これらの仕様を静的に検証することは、例えば、システムが複雑な学習コンポーネントを採用し、大きな入力空間上の推論を行うため、現実的なシステムでは到達できないことが多い。 そこで本稿では,実行時の意思決定・予測システムのアルゴリズム的公正性を検証するための手段として,ストリームベースのモニタリングを提案する。 具体的には、仕様言語RTLolaにおける時間データストリームに対するアルゴリズム的公正性を定式化し、多くのベンチマークでこのアプローチの有効性を実証する。 データのスケーリング量でストリーム上での効率を特に強調する合成シナリオに加えて,リシビズム予測ツールCompASから実世界のデータのモニタを評価する。

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