論文の概要: FairMon: A Tool for Monitoring and Visualizing Algorithmic Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.26123v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 19:21:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.883659
• Title: FairMon: A Tool for Monitoring and Visualizing Algorithmic Fairness
• Title（参考訳）: FairMon: アルゴリズムフェアネスの監視と可視化のためのツール
• Abstract要約: 提案するFairMonは,高精細度判定システムの公平性解析に適したランタイム監視ツールである。 このツールは、中間値のリアルタイム視覚化も備えており、監視対象システムのダイナミクスを人間の目で知ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.710397857711356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Runtime monitoring has recently been proposed as a rigorous method for analyzing algorithmic fairness of autonomous decision systems used in critical scenarios such as credit lending, job application, and the criminal justice system. Prior work has shown that runtime monitoring, in principle, can be an effective technique for establishing the kind of human oversight required by legislation such as the EU Artificial Intelligence Act. In practice, the available monitoring tools have not been developed with this application in mind and display several critical shortcomings in these scenarios. In this paper, we present FairMon, a runtime monitoring tool tailored to fairness analysis of high-stakes decision systems. FairMon uses RTLola as a flexible specification language for monitors, which we have extended with conditional probability operators that allow for concise descriptions of algorithmic fairness properties. The tool also features a real-time visualization of intermediary values, enabling human insight into the dynamics of the monitored system.
• Abstract（参考訳）: 近年、信用貸付、求人、刑事司法制度といった重要なシナリオで使用される自律的意思決定システムのアルゴリズム的公正性を分析するための厳密な手法としてランタイムモニタリングが提案されている。 以前の研究によると、実行時の監視は、原則として、EU人工知能法のような法律で要求される人間の監視方法を確立するための効果的な手法である。 実際、利用可能なモニタリングツールは、このアプリケーションを念頭に置いて開発されておらず、これらのシナリオにいくつかの重大な欠点が示されています。 本稿では,高精細度判定システムの公平性解析に適したランタイム監視ツールであるFairMonについて述べる。 FairMonはモニタのフレキシブルな仕様言語としてRTLolaを使用し、アルゴリズムの公正性特性の簡潔な記述を可能にする条件付き確率演算子で拡張した。 このツールは、中間値のリアルタイム視覚化も備えており、監視対象システムのダイナミクスを人間の目で知ることができる。

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