[ca] El ràpid desenvolupament de la Intel·ligència Artificial (IA) i el Machine Learning (ML) ha revolucionat moltes indústries, però ha generat preocupacions sobre la confiança i l'ètica. Un problema clau és la regressivitat, on les actualitzacions dels models corregeixen errors passats, però empitjoren prediccions ja correctes, provocant una disminució del rendiment. Quan aquesta degradació afecta de manera desproporcionada grups basats en atributs sensibles (p. ex., gènere o ètnia), es genera un model discriminatori. Aquest estudi examina la intersecció entre regressivitat i injustícia, proposant nous mètodes per mitigar aquest problema. Introduïm dues estratègies basades en una nova mètrica d'equitat, "unfair regression", que mesura la disparitat en les prediccions interrompudes (negative flips) entre grups sensibles i no sensibles. La primera estratègia millora el procés de selecció del model utilitzant un algorisme de doble validació creuada que té en compte tant l'exactitud com la minimització de l'unfair regression. El segon enfocament integra la mètrica d'unfair regression en el framework del Support Vector Machine (SVM), creant l'"Unfair-Regression-Free SVM" (URFSVM), que redueix el biaix durant l'entrenament. Ambdues estratègies fomenten l'equitat, assegurant que les actualitzacions no afectin de manera desproporcionada cap grup. Aquesta recerca contribueix integrant tècniques de mitigació del biaix en els sistemes de ML existents sense comprometre el rendiment, promovent el desenvolupament de tecnologies d'IA alineades amb principis ètics i drets humans, per evitar discriminacions per raó de gènere, ètnia, discapacitat o estatus social.

[en] The rapid development of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) has revolutionized industries, yet raised concerns about trustworthiness and ethics. A key issue is regressiveness, where new model updates correct past errors but disrupt already-correct predictions, leading to a drop in performance. When this performance degradation disproportionately affects certain groups based on sensitive attributes (e.g., gender, ethnicity), it leads to unfairness. This study focuses on the intersection of regressiveness and unfairness, proposing novel methods to mitigate this issue. We introduce two mitigation strategies based on our new fairness metric, "unfair regression," which measures the disparity in disrupted predictions (negative flips) between sensitive and non-sensitive groups. The first strategy improves the model selection process by employing a double-step cross-validation algorithm that accounts for both accuracy and unfair regression. The second approach embeds the unfair regression metric into the Support Vector Machine (SVM) framework, creating an "Unfair-Regression-Free SVM" (URFSVM) that minimizes bias during training. Both strategies reduce bias and promote fairness, ensuring that updates do not disproportionately impact any group. This research contributes by integrating bias mitigation techniques into existing ML systems without sacrificing performance. It promotes the development of AI technologies that align with ethical principles and human rights, aiming to prevent discrimination based on gender, ethnicity, disabilities, or social status.