論文の概要: Allocation Multiplicity: Evaluating the Promises of the Rashomon Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16621v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 18:21:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:57:46.938956
• Title: Allocation Multiplicity: Evaluating the Promises of the Rashomon Set
• Title（参考訳）: 割り当て多重性:羅生門集合の約束を評価する
• Authors: Shomik Jain, Margaret Wang, Kathleen Creel, Ashia Wilson,
• Abstract要約: ラショモンのモデルは差別的アルゴリズムを減らし、結果の均質化を減らし、公平な決定を約束する。 割り当て多重性の観点から、これらの約束は満たされないかもしれないと論じる。 医療割当のケーススタディで示すように、この等実用割当の空間は、羅生門セットに忠実に反映されないかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6828972462860381
• License:
• Abstract: The Rashomon set of equally-good models promises less discriminatory algorithms, reduced outcome homogenization, and fairer decisions through model ensembles or reconciliation. However, we argue from the perspective of allocation multiplicity that these promises may remain unfulfilled. When there are more qualified candidates than resources available, many different allocations of scarce resources can achieve the same utility. This space of equal-utility allocations may not be faithfully reflected by the Rashomon set, as we show in a case study of healthcare allocations. We attribute these unfulfilled promises to several factors: limitations in empirical methods for sampling from the Rashomon set, the standard practice of deterministically selecting individuals with the lowest risk, and structural biases that cause all equally-good models to view some qualified individuals as inherently risky.
• Abstract（参考訳）: ラショモンのモデルは差別的アルゴリズムを減らし、結果の均質化を減らし、モデルのアンサンブルや和解による公平な決定を約束する。 しかし、割り当て多重性の観点からは、これらの約束は満たされないかもしれないと論じる。 利用可能なリソースよりも適格な候補が存在する場合、不足するリソースの多くの異なるアロケーションは、同じユーティリティを実現することができる。 医療割当のケーススタディで示すように、この等実用割当の空間は、羅生門セットに忠実に反映されないかもしれない。 これらの未完の約束は、ラショモン集合からサンプリングするための経験的手法の制限、最低リスクを持つ個人を決定論的に選択する標準的な慣行、そして全ての等しく良いモデルが一部の適格な個人を本質的に危険と見なす構造的バイアスなど、いくつかの要因に起因している。

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