stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
گمل سرا

| گمل سرا | گمل سرا |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۷°۱۱′ شمالی ۵۰°۲′ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۱۸۳°شمالی ۵۰٫۰۳۳°شرقی﻿ / 37.183; 50.033: مختصات: ۳۷°۱۱′ شمالی ۵۰°۲′ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۱۸۳°شمالی ۵۰٫۰۳۳°شرقی﻿ / 37.183; 50.033
کشور: ایران
استان: گیلان
شهرستان: لاهیجان
بخش: بخش مرکزی
دهستان: لیل
جمعیت: ۳۳ نفر (سرشماری ۹۵)
گمل سرا، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان لاهیجان در استان گیلان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان لیل قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۶۳ نفر (۱۷خانوار) بوده‌است.
تروشکو

| Truszków | Truszków |
| --- | --- |
Village: Village
کشور:  لهستان
استان‌های لهستان: استان لوبلین
County: Opole Lubelskie
گمینا: Opole Lubelskie
تروشکو (به لاتین: Truszków) یک منطقهٔ مسکونی در لهستان است که در Gmina Opole Lubelskie واقع شده‌است.
گادی آیزنکوت

| گادی ایزنکوت | گادی ایزنکوت |
| --- | --- |
نام بومی: גדי איזנקוט
زاده: ۱۹ مه ۱۹۶۰ طبریه، اسرائیل
وفاداری:  اسرائیل
شاخه نظامی: Operations Directorate، Northern Command
سال‌های خدمت: 1978–
درجه:  راو آلوف
فرماندهی: Commander of the Northern Command، Commander of the Golani Brigade، Military Secretary to the Prime Minister، Commander of the West Bank Division، Commander of the Operations Directorate
جنگ‌ها و عملیات‌ها:  جنگ ۱۹۸۲ لبنان  South Lebanon conflict (1982–2000)  انتفاضه اول  انتفاضه اقصی  جنگ اسرائیل و لبنان ۲۰۰۶  جنگ غزه ۲۰۰۸–۲۰۰۹ میلادی  عملیات ستون دفاعی  نبرد اسرائیل و غزه 
گادی ایزنکوت (عبری: גדי איזנקוט‎؛ زادهٔ ۱۹ مه ۱۹۶۰) ژنرال اسرائیلی با درجه نظامی راو آلوف است که از فوریه سال ۲۰۱۵ میلادی، ریاست ستاد کل نیروهای دفاعی اسرائیل را برعهده داشت. او اولین فردی است که با تبار مراکشی به این مقام بالای نظامی نیروهای دفاعی اسرائیل می‌رسد. موشه یعلون، وزیر دفاع اسرائیل (سمت راست) از حامیان معرفی ژنرال ایزنکوت بود.
سوابق

گادی آیزنکوت فرمانده ارشد نیروهای اسرائیل در مرز شمالی با لبنان و سوریه، خدمت نظامی خود را به عنوان پیاده‌نظام در تیپ گولانی آغاز کرد و در سال ۱۹۹۷ به فرماندهی آن رسید. او در دوران انتفاضه دوم فلسطینی‌ها (انتفاضه اقصی) در فاصله سال‌های ۲۰۰۳ تا ۲۰۰۵ فرماندهی نیروهای نظامی اسرائیل در کرانه باختری را به عهده داشت و در جنگ اسرائیل و لبنان ۲۰۰۶ (میلادی) نیز به عنوان فرمانده عملیات حاضر بود. همچنین او بین سال‌های ۲۰۰۹ تا ۲۰۱۱ مشاور ارشد نظامی نخست‌وزیر و ایهود باراک وزیر دفاع اسرائیل بود و به گزارش رسانه‌های اسرائیلی در مذاکرات با سوریه در آن زمان نقش مهمی ایفا کرد.
دیدگاه نسبت به حمله به ایران

وی به شدت مخالف حمله به ایران است چون به عقیده او چنین حمله‌ای، اسرائیل را به جنگی طولانی با ایران و حزب‌الله می‌کشاند و رابطه اسرائیل با آمریکا را خراب می‌کند.[پیوند مرده]
الیزابت مک‌لافلین

| الیزابت مک‌لافلین | الیزابت مک‌لافلین |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲ اکتبر ۱۹۹۳ ‏(۳۰ سال) مرگنتاون، ویرجینیای غربی، ایالات متحده آمریکا
ملیت:  آمریکایی
پیشه: هنرپیشه
سال‌های فعالیت: ۲۰۰۸ تا کنون
الیزابت مک‌لافلین (انگلیسی: Elizabeth McLaughlin؛ زادهٔ ۲ اکتبر ۱۹۹۳) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به دروغ‌گوهای کوچک زیبا و گروهک اشاره کرد.
شیخ ام بنگو

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Cheikh Sidy Bouya M'Bengue
زادروز:  ۲۳ ژوئیهٔ ۱۹۸۸ ‏(۳۶ سال)
زادگاه:  تولوز
پست:  مدافع
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۱۹۹۴–۱۹۹۶:  FA Roques
۱۹۹۶–۲۰۰۷:  باشگاه فوتبال تولوز
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۷–۲۰۱۳ |  باشگاه فوتبال تولوز |  ۱۴۰ |  (۲) |
| ۲۰۱۳ |  باشگاه فوتبال تولوز |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۶ |  باشگاه فوتبال رن |  ۸۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال سن-اتین |  ۲۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال شنژن |  ۱۵ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۰۸–۲۰۱۱ |  تیم ملی فوتبال زیر ۲۱ سال فرانسه |  ۱۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۱–۲۰۱۷ |  تیم ملی فوتبال سنگال |  ۲۶ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۰:۰۰, ۲۱ اوت ۲۰۲۰ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۰۷:۰۶, ۳ آوریل ۲۰۱۷ (UTC):  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۰:۰۰, ۲۱ اوت ۲۰۲۰ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۰۷:۰۶, ۳ آوریل ۲۰۱۷ (UTC)
شیخ ام بنگو (انگلیسی: Cheikh M'Bengue؛ زادهٔ ۲۳ ژوئیهٔ ۱۹۸۸) بازیکن فوتبال اهل فرانسه است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال رن و باشگاه فوتبال تولوز اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال فرانسه و سنگال بازی کرده‌است.
نخستین جنگ ایتالیا-اتیوپی

نخستین جنگ ایتالیا-اتیوپی (ایتالیایی: Guerra d'Abissinia) بین پادشاهی ایتالیا و امپراتوری اتیوپی از ۱۸۹۵ تا ۱۸۹۶ رخ داد. این جنگ در نتیجهٔ فسخ قرارداد صلح ووچاله، که بر اساس آن ایتالیا ادعای قیمومیت بر اتیوپی را داشت، رخ داد. جنگ در سال ۱۸۹۵ با پیروزی‌های اولیهٔ اریترهٔ تحت‌کنترل ایتالیا آغاز شد و در ادامه سپاهیان اتیوپی دست به ضد حمله زده و قلعهٔ ایتالیایی مکله را محاصره و تسخیر کردند. شکست ایتالیا پس از جنگ آدوا رخ داد، که در طی آن سپاه اتیوپی سربازان ایتالیایی و نیروهای اریتره را وادار به عقب‌نشینی به داخل خاک اریتره کرد. برخی از سران اریتره که خائن شناخته شدند توسط اتیوپیایی‌ها دستگیر و اعدام شدند. جنگ با امضای قرارداد صلح آدیس آبابا پایان یافت. از آنجا که این جنگ نخستین پیروزی قاطع نیروهای آفریقایی بر استعمارگران اروپایی بود، نماد بارز جنبش پان‌آفریقا شده و حکومت اتیوپی را تا سال ۱۹۳۶ تضمین کرد.
نیک گریفین

| نیک گریفین | نیک گریفین |
| --- | --- |
۲۰۰۶: ۲۰۰۶
رهبر حزب ملی بریتانیا: رهبر حزب ملی بریتانیا
دوره مسئولیت سپتامبر ۱۹۹۹ – تاکنون: دوره مسئولیت سپتامبر ۱۹۹۹ – تاکنون
پس از: جان تیندال
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱ مارس ۱۹۵۹ ‏(۶۵ سال) بارنت،
ملیت:  بریتانیا
پیشه: سیاستمدار
نیکلاس جان گریفین (به انگلیسی: Nicholas John Griffin) (زادهٔ ۱۹۵۹) سیاست‌مداری بریتانیایی است.
او از ۱۹۹۹ تا کنون رهبر حزب ملی بریتانیا بوده است.
الیت ۱

لیگ فوتبال
| 0 | 1 |
| --- | --- |
بنیان‌گذاری: ۱۹۶۱
کشور: کامرون
کنفدراسیون: کنفدراسیون فوتبال آفریقا
شمار تیم‌ها: ۱۶ (از فصل ۲۰۲۵-۲۰۲۴)
سطح در مسابقات: ۱
سقوط به: الیت ۲
جام(های) داخلی: جام حذفی فوتبال کامرون سوپر جام رژه میلا
جام(های) بین‌المللی: لیگ قهرمانان آفریقا جام کنفدراسیون آفریقا
قهرمان کنونی: ویکتوریا یونایتد
موفق‌ترین تیم: باشگاه فوتبال کاتن اسپورت (۱۸)
لیگ برتر فوتبال کامرون (انگلیسی: Elite One)(همچنین از سال ۲۰۰۷ به دلایل حمایت مالی به عنوان ام‌تی‌ان الیت ۱ نیز شناخته می شود) بالاترین بخش سیستم لیگ فوتبال حرفه ای در کامرون است که از زمان تأسیس آن در سال ۱۹۶۱ توسط فدراسیون فوتبال کامرون اداره می شود.
نخستین جنگ انگلستان و هلند

نخستین جنگ انگلستان-هلند، جنگی یک‌سر دریایی بود که از ۱۶۵۲ تا ۱۶۵۴ میلادی میان ناوگان جمهوری انگلستان و جمهوری هلند درگرفت. به سبب اختلاف‌ها در بازرگانی، جنگ با حملهٔ کشتی‌های جنگی انگلستان به کشتی‌های بازرگانی هلندی آغاز شد و به برتری ناوگان انگلستان و در دست گرفتن مهار دریاهای پیرامون انگلستان انجامید. نیز هلند پذیرفت که بازرگانی با انگلستان و نوآبادهای ش تنها با کشتی‌های انگلیسی شدنی باشد.
زمینه

در سده شانزدهم میلادی انگلستان و هلند هم‌پیمانانی نزدیک در برابر جاه‌طلبی‌های دودمان هابزبورگ بودند. این دو کشور در جنگ آرمادا در برابر اسپانیا هم‌رزم بودند و انگلستان در جنگ هشتادساله با فرستادن پول و سپاه به پشتیبانی از هلندیان آمد. نماینده‌ای همیشگی از انگلستان در حکومت هلند حضور داشت، تا همکارهای نظامی هماهنگ باشند. پیمان صلح کناره‌گیری در ۱۶۰۴ میان انگلستان و اسپانیا اما، این رشته را ریش کرد. با فروکاسته شدن نیروی اسپانیا در پی جنگ سی‌ساله در ۱۶۴۰، بسیاری از نوآبادهای پرتغالی و شماری از نوآبادهای اسپانیایی و منابع کانی و طبیعی آنها، بی‌نگهبان شدند و همین زمینه‌ای شد برای بالا گرفتن اختلاف‌ها میان هم‌پیمانان کهن. از دیگر سو هلندیان که در پی صلح با اسپانیا در بازرگانی با ایبریا جای انگلیسی‌ها را گرفته بودند، بیش‌تر از پیش خشم انگلستان را از پیش‌رفت شان در بازرگانی انگیختند.
در میانه سده هفدهم ترسایی، هلند با فاصله‌ای چشم‌گیر، دارای بزرگ‌ترین ناوگان بازرگانی در اروپا شده بود، کشتی‌هایی بیش‌تر از همه دیگر کشورها و اقتصاد شان که بر بازرگانی دریایی استوار بود، آنان را جایگاهی بلند و برتر در بازرگانی اروپا، به ویژه در دریای شمال و بالتیک داده بود. افزون بر این آنان بر بیش‌تر نوآبادها و قلمروهای پیشین امپراتوری پرتغال چیره شده بودند و برتری شان در بازرگانی در هندوستان و برزیل، ایشان را در بازرگانی پرسود ادویه بی‌رقیب کرده بود. آنان حتی نفوذ و حضوری چشم‌گیر در بازرگانی انگلستان با نوآبادهای کوچک ش در آمریکای شمالی داشتند.
بازرگانی و کشتی‌رانی هلند بسیار از انگلستان پیش افتاده بود. چراکه گسترش کشتی‌رانی و بازرگانی انگلستان بر پایه عوارض و تعرفه‌های گمرکی و کشتی‌رانی و بازرگانی هلند بر پایه بازرگانی آزاد و بدون گمرکی بود. از همین روی کالاهای هلندی با هزینه‌ای کم‌تر، بیش‌تر از کالاهای انگلیسی توانِ رقابت داشتند.
دیگر چرایی رونق گرفتن کشتی‌رانی و بازرگانی هلندیان در میانه سده شانزدهم ترسایی، پایان گرفتن جنگ سی‌ساله (۱۶۱۸–۱۶۴۸) بود. این جنگ‌ها در هلند، خود پایانی بر جنگ هشتادساله (۱۵۶۸–۱۶۴۸) برای استقلال از اسپانیا به‌شمار می‌رفت. برای هلندیانی که باید به سبب خطر رزم‌ناوهای اسپانیایی، هزنیه بیش‌تری برای بیمه کشتی‌های شان می‌پرداختند، پایان یافتن جنگ برای کرانه‌ها و کشتی‌های هلندی به معنی از میان رفتن تحریم‌ها و تنگناهایی بود که اسپانیا برای هلندیان گذاشته بود و در پی ش ارزان‌تر شدن کالاهای هلندی به سبب پایین آمدن هزینه بیمه کشتی‌ها. به ویژه که بازرگانی میان هلند و اسپانیا کمابیش بی‌درنگ پس از جنگ از سر گرفته شد. اما داد و سند انگلستان با اسپانیا همچنان محدود ماند. نمونه را، در ۱۶۵۱، انگلستان دچار رکود اقتصادی بود.
تنش‌های سیاسی میان جمهوری انگلستان و جمهوری هلند

در میان جنگ داخلی انگلستان، فردریک هنری، فرمان‌روای هلند، کمک مالی بزرگی به چالرز نخست پادشاه انگلستان کرد که با او پیوندهای خویشی نزدیکی داشت؛ چندان که با نیروی دریایی پرقدرت ش بر لبه دخالت نظامی بود. چارلز را در انگلستان گردن زدن، خشم هلند را افروخت و در آن سو الیور کرامول نیز جمهوری هلند را دشمن خود دانست. با این همه جمهوری انگلستان و جمهوری هلند ویژگی‌های همسان بسیاری داشتند: هر دو حکومت‌هایی جمهوری بودند و هر دو پروتستان. پس از مرگ فردریک هنری، پسر ش، ویلم دوم اورانژ، کوشید تا آرزوی پدر ش را که چیرگی دریایی هلند بود، برآورد.
در ۱۶۵۱، پارلمان انگلستان با مصوبه دریانوردی، دادوستد هلندیان را با نوآبادهای انگلیسی، به استفاده از کشتی‌های انگلیسی مشروط کرد. از دیگر سوی، پشتیبانی فرانسه از سلطنت‌خواهان انگلستان، جمهوری را به بخش‌نامه مارک را صادر کردن پیش‌راند. این بخش‌نامه که در برابر کشتی‌های فرانسوی و کالاهای فرانسوی در کشتی‌های بی‌طرف صادر شده بود، اجازه بازرسی از کشتی‌های بی‌طرف را هم در برداشت، حال آن که بیش‌تر کشتی‌های بی‌طرف هلندی بودند.
اناتولی ساموتسوتف

| آناتولی ساموتسوتف | آناتولی ساموتسوتف |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۷ نوامبر ۱۹۳۲ ایرکوتسک
درگذشت: ۱۷ اوت ۲۰۱۴
ملیت: روسیه
آناتولی ساموتسوتف (روسی: Анатолий Васильевич Самоцветов؛ ۲۷ نوامبر ۱۹۳۲ – ۱۷ اوت ۲۰۱۴) پرتاب‌گر چکش، و ورزشکار دو و میدانی اهل روسیه بود.
گورکی (قلعه‌گنج)

| گورکی (قلعه گنج) | گورکی (قلعه گنج) |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: کرمان
شهرستان: قلعه‌گنج
بخش: بخش چاه دادخدا
دهستان: مارز
جمعیت: 
گورکی (قلعه گنج)، روستایی از توابع بخش چاه دادخدا شهرستان قلعه‌گنج در استان کرمان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان مارز قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن زیر سه خانوار بوده‌است.
گنج‌علی (کوهدشت)

| گنج‌علی (کوهدشت) | گنج‌علی (کوهدشت) |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۳°۳۴′۵۳″ شمالی ۴۷°۱۳′۳۵″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۵۸۱۳۹°شمالی ۴۷٫۲۲۶۳۹°شرقی﻿ / 33.58139; 47.22639: مختصات: ۳۳°۳۴′۵۳″ شمالی ۴۷°۱۳′۳۵″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۵۸۱۳۹°شمالی ۴۷٫۲۲۶۳۹°شرقی﻿ / 33.58139; 47.22639
کشور: ایران
استان: لرستان
شهرستان: کوهدشت
بخش: بخش درب گنبد
دهستان: بلوران
جمعیت: ۷۶ نفر
گنج‌علی (کوهدشت)، روستایی از توابع بخش درب گنبد شهرستان کوهدشت در استان لرستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان بلوران قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۷۶ نفر (۱۷خانوار) بوده‌است.
دربیابان

| در میان بام | در میان بام |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۶°۴۹′۲۸″ شمالی ۵۹°۲۷′۱۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۸۲۴۴۴°شمالی ۵۹٫۴۵۴۷۲°شرقی﻿ / 36.82444; 59.45472: مختصات: ۳۶°۴۹′۲۸″ شمالی ۵۹°۲۷′۱۷″ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۸۲۴۴۴°شمالی ۵۹٫۴۵۴۷۲°شرقی﻿ / 36.82444; 59.45472
کشور: ایران
استان: خراسان رضوی
شهرستان: مشهد
بخش: بخش مرکزی
دهستان: کارده
جمعیت: ۲۶۰ نفر (سرشماری ۹۵)
در میان بام، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان مشهد در استان خراسان رضوی ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان کارده قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۲۰۳ نفر (۵۱خانوار) بوده‌است.
گلشهر (ایرانشهر)

| گلشهر | گلشهر |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۲۷°۱۷′۱۱″شمالی ۶۰°۵۴′۳۱″شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۲۸۶۳۲۱۹°شمالی ۶۰٫۹۰۸۷۲۰۱°شرقی﻿ / 27.2863219; 60.9087201: مختصات: ۲۷°۱۷′۱۱″شمالی ۶۰°۵۴′۳۱″شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۲۸۶۳۲۱۹°شمالی ۶۰٫۹۰۸۷۲۰۱°شرقی﻿ / 27.2863219; 60.9087201
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: ایرانشهر
بخش: مرکزی
دهستان: ابتر
جمعیت: ۱۳۱ نفر (سرشماری ۹۵)
گلشهر، روستایی در دهستان ابتر بخش مرکزی شهرستان ایرانشهر در استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۱۳۱ نفر (۳۵ خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | ۱۵۷ | —     |
| ۱۳۹۰ | ۱۵۴ | ۱٫۹٪− |
| ۱۳۹۵ | ۱۳۱ | ۱۴٫۹٪− |
عدالت (یادگیری ماشین)

عدالت در یادگیری ماشین به تلاش‌های مختلف برای تصحیح algorithmic bias (تعصب الگوریتمی) در فرآیندهای تصمیم‌گیری خودکار بر اساس مدل‌های یادگیری ماشین اشاره دارد. همان‌طور که در مورد بسیاری از مفاهیم اخلاقی وجود دارد، تعاریف عدالت و تعصب همیشه بحث‌برانگیز است. به‌طور کلی، عدالت و تعصب وقتی مرتبط تلقی می‌شود که فرایند تصمیم‌گیری بر زندگی افراد تأثیر می‌گذارد، به ویژه با توجه به مجموعه ای از متغیرهای حساس مانند جنسیت، قومیت، گرایش جنسی، ناتوانی و غیره. در یادگیری ماشین، مسئله algorithmic bias (تعصب الگوریتمی) به خوبی شناخته شده و به خوبی مطالعه شده‌است. نتایج ممکن است توسط طیفی از عوامل منحرف شود و بنابراین ممکن است با توجه به گروه‌ها یا افراد خاص ناعادلانه در نظر گرفته شود. یک مثال می‌تواند راهی باشد که سایت‌های رسانه‌های اجتماعی اخبار شخصی‌سازی شده را به مصرف‌کنندگان ارائه می‌کنند.
متن

تحقیق در مورد عدالت در یادگیری ماشینی موضوع نسبتاً جدیدی است. در سال ۲۰۱۸، اکثر مقالات در این زمینه در سه سال گذشته منتشر شده بودند. در همان سال، AI Fairness 360 ،IBM را معرفی کرد، یک کتابخانه پایتون با چندین الگوریتم برای کاهش تعصب نرم‌افزار و افزایش عدالت آن و فیس‌بوک استفاده خود را از ابزاری به نام جریان عدالت برای تشخیص تعصب در هوش مصنوعی خود عمومی کرد. اگر چه، کد منبع ابزار در دسترس نیست. در سال ۲۰۱۹، گوگل مجموعه ای از ابزارها را در گیت‌هاب منتشر کرد تا اثرات عدالت را در بلندمدت بررسی کند.
اختلافات

استفاده از تصمیم‌گیری الگوریتمی در نظام حقوقی یک حوزه قابل توجه مورد استفاده تحت بررسی بوده‌است. در سال ۲۰۱۴، اریک هولدر، دادستان کل ایالات متحده، این نگرانی را مطرح کرد که روش‌های «ارزیابی ریسک» ممکن است بر عواملی که تحت کنترل متهم نیستند، مانند سطح تحصیلات یا پیشینه اقتصادی-اجتماعی آنها تمرکز نادرست داشته باشد. یک گزارش تحقیقی که توسط پروپابلیکا در سال ۲۰۱۶ منتشر شد، ادعا کرد که نرم‌افزار COMPAS، که به‌طور گسترده در دادگاه‌های ایالات متحده برای پیش‌بینی recidivism (تکرار جرم) استفاده می‌شود، تعصب نژادی است. این گزارش ادعا کرد که متهمان سیاهپوست تقریباً دو برابر بیشتر از متهمان سفیدپوست به‌طور نادرست به عنوان خطر بالاتر برچسب‌گذاری می‌شوند، در حالی که با متهمان سفیدپوست اشتباه معکوس را مرتکب می‌شوند. تعصب نژادی و جنسیتی نیز در الگوریتم‌های تشخیص تصویر مورد توجه قرار گرفته‌است. مشخص شده‌است که تشخیص چهره و حرکت در دوربین‌ها، حالات صورت سوژه‌های غیرسفید را نادیده می‌گیرد یا اشتباه می‌گذارد. در سال ۲۰۱۵، ویژگی برچسب‌گذاری خودکار در فلیکر و گوگل فوتوز برای برچسب‌گذاری سیاه‌پوستان با برچسب‌هایی مانند «حیوان» و «گوریل» پیدا شد. یک مسابقه بین‌المللی زیبایی در سال ۲۰۱۶ که توسط یک الگوریتم هوش مصنوعی داوری شد، مشخص شد که نسبت به افرادی با پوست روشن‌تر، احتمالاً به دلیل تعصب در داده‌های آموزشی، تعصب دارد. مطالعه‌ای روی سه الگوریتم طبقه‌بندی جنسیتی تجاری در سال ۲۰۱۸ نشان داد که هر سه الگوریتم معمولاً در طبقه‌بندی مردان با پوست روشن دقیق‌ترین و بدترین در طبقه‌بندی زنان با پوست تیره هستند.
شاخص گروه عدالت

در مسائل طبقه‌بندی، یک الگوریتم تابعی را برای پیش‌بینی یک مشخصه 



Y


{\textstyle Y}

گسسته می‌آموزد، متغیر هدف، از ویژگی‌های شناخته شده 



X


{\textstyle X}

 است.



A


{\textstyle A}

 به عنوان یک متغیر تصادفی گسسته مدل می‌کنیم که برخی از ویژگی‌های موجود یا به‌طور ضمنی رمزگذاری شده در 



X


{\textstyle X}

 که به عنوان ویژگی‌های حساس (جنسیت، قومیت، گرایش جنسی و غیره) در نظر می‌گیریم). پیش‌بینی طبقه‌بندی کننده را در نهایت با 



R


{\textstyle R}

 نشان می‌دهیم حال اجازه دهید سه معیار اصلی را برای ارزیابی عادل بودن یک طبقه‌بندی‌کننده را مشخص کنیم، یعنی اگر پیش‌بینی‌های آن تحت تأثیر برخی از این متغیرهای حساس قرار نگیرد.
شاخص گروه عدالت > استقلال (آزادی)

(
R
,
A
)


{\textstyle (R,A)}

 را اقناع استقلال متغیرهای تصادفی می‌گوییم اگر ویژگی‌های حساس مشخصه 



A


{\textstyle A}

 از نظر متغیر تصادفی مستقل از پیش‌بینی 



R


{\textstyle R}

 هستند، و ما می‌نویسیم R\bot A.همچنین می‌توانیم این مفهوم را با فرمول زیر بیان کنیم: P(R=r\ |\ A=a)=P(R=r\ |\ A=b)\quad \forall r\in R\quad \forall a,b\in Aاین بدان معنی است که نرخ طبقه‌بندی برای هر کلاس هدف برای افراد متعلق به گروه‌های مختلف با توجه به ویژگی‌های حساس برابر مشخصه  A است.
با این حال می‌توان یک عبارت معادل دیگر برای استقلال با استفاده از مفهوم اطلاعات متقابل بین متغیرهای تصادفی ارائه داد که به این صورت تعریف شده‌است. I(X,Y)=H(X)+H(Y)-H(X,Y)در این فرمول، 



H
(
X
)


{\textstyle H(X)}

 آنتروپی متغیر تصادفی  X است. سپس 



(
R
,
A
)


{\textstyle (R,A)}

 اقناع استقلال است اگر 



I
(
R
,
A
)
=
0


{\textstyle I(R,A)=0}

 باشد.
یک آرامش احتمالی در تعریف استقلال شامل معرفی یک سستی مثبت است 



ϵ
>
0


{\textstyle \epsilon >0}

 و با این فرمول به دست می‌آید: P(R=r\ |\ A=a)\geq P(R=r\ |\ A=b)-\epsilon \quad \forall r\in R\quad \forall a,b\in Aدر نهایت، یکی دیگر از آرامش‌های احتمالی نیاز است 



I
(
R
,
A
)
≤
ϵ


{\textstyle I(R,A)\leq \epsilon }

 باشد.
شاخص گروه عدالت > جدایی

(
R
,
A
,
Y
)


{\textstyle (R,A,Y)}

 را متغیرهای تصادفی اقناع جدایی می‌گوییم اگر ویژگی‌های  



A


{\textstyle A}

 حساس است از نظر آماری مستقل از پیش‌بینی  



R


{\textstyle R}

 هستند با توجه به مقدار هدف 



Y


{\textstyle Y}

 ، و ما می‌نویسیم R\bot A\ |\ Y.همچنین می‌توانیم این مفهوم را با فرمول زیر بیان کنیم: P(R=r\ |\ Y=q,A=a)=P(R=r\ |\ Y=q,A=b)\quad \forall r\in R\quad q\in Y\quad \forall a,b\in Aاین بدان معنی است که تمام وابستگی تصمیم  R روی ویژگی حساس  A باید با وابستگی واقعی متغیر هدف واقعی  Y توجیه شود.
عبارت معادل دیگر، در مورد نرخ هدف باینری، این است که نرخ مثبت واقعی و نرخ مثبت کاذب برابر هستند (و بنابراین نرخ منفی کاذب و نرخ منفی واقعی برابر هستند) برای هر مقدار از ویژگی‌های حساس: P(R=1\ |\ Y=1,A=a)=P(R=1\ |\ Y=1,A=b)\quad \forall a,b\in A P(R=1\ |\ Y=0,A=a)=P(R=1\ |\ Y=0,A=b)\quad \forall a,b\in Aیک تخفیف ممکن برای تعاریف داده شده این است که اجازه دهیم مقدار اختلاف بین نرخ‌ها عددی مثبت کمتر از یک سستی باشد. 



ϵ
>
0


{\textstyle \epsilon >0}

 ، به جای برابر با صفر.
{{سخ}}در برخی زمینه‌ها، جداسازی (ضریب جداسازی) در یک ماتریس درهم ریختگی، اندازه‌گیری فاصله (در سطح معینی از امتیاز احتمال) بین درصد تجمعی پیش‌بینی‌شده منفی و درصد تجمعی پیش‌بینی‌شده مثبت است.
هر چه این ضریب تفکیک در یک مقدار امتیاز معین بیشتر باشد، مدل در تمایز بین مجموعه مثبت و منفی در یک برش احتمال خاص مؤثرتر است. به گفته مایز: «اغلب در صنعت اعتبار مشاهده می‌شود که انتخاب معیارهای اعتبارسنجی به رویکرد مدل‌سازی بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر روش مدل‌سازی پارامتری یا نیمه پارامتری باشد، اغلب از آزمون کولموگروف–اسمیرنف دو نمونه استفاده می‌شود. اگر مدل با روش‌های جستجوی اکتشافی یا تکراری مشتق شده باشد، معیار عملکرد مدل معمولاً <b id="mwkg">واگرایی</b> است. گزینه سوم ضریب تفکیک است. . . ضریب جداسازی، در مقایسه با دو روش دیگر، برای عملکرد مدل به‌عنوان معیاری معقول‌تر به نظر می‌رسد، زیرا الگوی جداسازی یک مدل را منعکس می‌کند.
شاخص گروه عدالت > کفایت

(
R
,
A
,
Y
)


{\textstyle (R,A,Y)}

 را متغیرهای تصادفی اقناع کفایت می‌گوییم اگر ویژگی‌های 



A


{\textstyle A}

 حساس است از نظر آماری مستقل از مقدار هدف 



Y


{\textstyle Y}

 هستند با توجه به پیش‌بینی 



R


{\textstyle R}

 ، و ما می‌نویسیم Y\bot A\ |\ R.همچنین می‌توانیم این مفهوم را با فرمول زیر بیان کنیم: P(Y=q\ |\ R=r,A=a)=P(Y=q\ |\ R=r,A=b)\quad \forall q\in Y\quad r\in R\quad \forall a,b\in Aاین بدان معنی است که احتمال حضور واقعی در هر یک از گروه‌ها برای دو فرد با ویژگی‌های حساس متفاوت برابر است، با توجه به اینکه پیش‌بینی شده بود که آنها به یک گروه تعلق دارند.
شاخص گروه عدالت > روابط بین تعاریف

در نهایت، برخی از نتایج اصلی را که به سه تعریف ارائه شده در بالا مربوط می‌شود، خلاصه می‌کنیم:
با فرض اینکه 



Y


{\textstyle Y}

 باینری است، اگر 



A


{\textstyle A}

 و 



Y


{\textstyle Y}

 از نظر آماری مستقل نیستند و 



R


{\textstyle R}

 و 



Y


{\textstyle Y}

 از نظر آماری نیز مستقل نیستند، پس استقلال و جدایی هر دو نمی‌توانند برقرار باشند.
اگر 



(
R
,
A
,
Y
)


{\textstyle (R,A,Y)}

 به عنوان یک توزیع مشترک دارای احتمال مثبت برای تمام مقادیر ممکن است و 



A


{\textstyle A}

 و 



Y


{\textstyle Y}

 از نظر آماری مستقل نیستند، پس جدایی و کفایت هر دو نمی‌توانند برقرار باشند.
شاخص گروه عدالت > فرمول بندی ریاضی تعاریف عدالت گروهی > تعاریف بر اساس نتیجه پیش‌بینی شده

تعاریف در این بخش برای توزیع‌های مختلف موضوعات بر یک نتیجه پیش‌بینی شده 



R


{\textstyle R}

 تمرکز دارد. آنها ساده‌ترین و شهودی‌ترین مفاهیم عدالت هستند.
برابری جمعیتی که به آن برابری آماری، برابری نرخ پذیرش و معیار نیز گفته می‌شود. یک طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند اگر آزمودنی‌های گروه‌های محافظت‌شده و محافظت‌نشده احتمال یکسانی برای انتساب به کلاس پیش‌بینی‌شده مثبت داشته باشند. این در صورتی است که فرمول زیر برآورده شود:
P(R=+\ |\ A=a)=P(R=+\ |\ A=b)\quad \forall a,b\in A
برابری آماری مشروط اساساً شامل تعریف بالا است، اما فقط به زیر مجموعه ای از نمونه‌ها محدود می‌شود. در نماد ریاضی این خواهد بود:
P(R=+\ |\ L=l,A=a)=P(R=+\ |\ L=l,A=b)\quad \forall a,b\in A\quad \forall l\in L
شاخص گروه عدالت > فرمول بندی ریاضی تعاریف عدالت گروهی > تعاریف بر اساس نتایج پیش‌بینی شده و واقعی

این تعاریف نه تنها نتیجه پیش‌بینی شده 



R


{\textstyle R}

 را در نظر می‌گیرند بلکه آن را با نتیجه واقعی



Y


{\textstyle Y}

 مقایسه کنید.
برابری پیش‌بینی کننده که به آن نتیجه آزمون نیز گفته می‌شود. اگر افراد در گروه‌های محافظت شده و محافظت نشده دارای PPV برابر باشند، طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند. این در صورتی است که فرمول زیر برآورده شود:
P(Y=+\ |\ R=+,A=a)=P(Y=+\ |\ R=+,A=b)\quad \forall a,b\in A
P(Y=-\ |\ R=+,A=a)=P(Y=-\ |\ R=+,A=b)\quad \forall a,b\in A
تعادل نرخ خطای مثبت کاذب، که به آن برابری پیش‌بینی نیز گفته می‌شود. اگر افراد در گروه‌های محافظت‌شده و محافظت‌نشده دارای FPR یکسان باشند، یک طبقه‌بندی‌کننده این تعریف را برآورده می‌کند. این در صورتی است که فرمول زیر برآورده شود:
P(R=+\ |\ Y=-,A=a)=P(R=+\ |\ Y=-,A=b)\quad \forall a,b\in A
P(R=-\ |\ Y=-,A=a)=P(R=-\ |\ Y=-,A=b)\quad \forall a,b\in A
تعادل نرخ خطا منفی کاذب، همچنین به عنوان فرصت برابر نامیده می‌شود. اگر موضوعات در گروه‌های محافظت شده و محافظت نشده دارای FNR برابر باشند، یک طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند. این در صورتی است که فرمول زیر برآورده شود:
P(R=-\ |\ Y=+,A=a)=P(R=-\ |\ Y=+,A=b)\quad \forall a,b\in A
P(R=+\ |\ Y=+,A=a)=P(R=+\ |\ Y=+,A=b)\quad \forall a,b\in A
شانس مساوی که به آن برابری دقت رویه مشروط و بدرفتاری نامتجانس نیز گفته می‌شود. یک طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند اگر افراد در گروه‌های محافظت‌شده و محافظت‌نشده دارای TPR برابر و FPR برابر باشند، که فرمول زیر را برآورده می‌کند:
P(R=+\ |\ Y=y,A=a)=P(R=+\ |\ Y=y,A=b)\quad y\in \{+,-\}\quad \forall a,b\in A
برابری دقت استفاده مشروط یک طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند اگر افراد در گروه‌های محافظت‌شده و محافظت‌نشده دارای PPV برابر و NPV برابر باشند، با فرمول:
P(Y=y\ |\ R=y,A=a)=P(Y=y\ |\ R=y,A=b)\quad y\in \{+,-\}\quad \forall a,b\in A
برابری دقت کلی یک طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند اگر موضوع در گروه‌های محافظت‌شده و محافظت‌نشده دقت پیش‌بینی برابری داشته باشد، یعنی احتمال اینکه موضوعی از یک کلاس به آن اختصاص داده شود. این در صورتی است که فرمول زیر را برآورده کند:
disc_{A=a}(D)={\frac {\sum W(X)X\in \{X\in D|X(A)\neq a,X(Y)=+\}}{\sum W(X)X\in \{X\in D|X(A)\neq a\}}}-{\frac {\sum W(X)X\in \{X\in D|X(A)=a,X(Y)=+\}}{\sum W(X)X\in \{X\in D|X(A)=a\}}}
برابری درمان یک طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند اگر افراد در گروه‌های محافظت‌شده و محافظت‌نشده نسبت برابری از FN و FP داشته باشند، که این فرمول را برآورده می‌کند:
{\frac {FN_{A=a}}{FP_{A=a}}}={\frac {FN_{A=b}}{FP_{A=b}}}