公平性 (機械学習)
因果性公平性(英: causal fairness)は、どちらのリソースの割り当てが公正な個人的な処理の受け入れに公平であるかの尊重をもった、特性の或る組み合わせにおいてだけ異なる者の、二つの似通った個々の利用者またはアプリケーションのものによる度数を測定する。公平性計測に関する学術的な研究の全部の分野は、機械学習モデルでの偏見を評価することに、因果性モデルを波及するよう発展してきた。この対処法は通常、同一に観測されるデータの分布は作用における変数の間の、ひょっとすると偏見のなんらかの形によって結果が影響されているか否かの違った表現の、違った因果性関係を隠しているかもしれない事実によって、根拠を示す。
(Kusner et al. 2017)は反事実(英語版)(英: counterfactuals)を用いることを提案する、そしてもし任意の個人について、 機微情報が変化したときに反事実シナリオにおいて結果が変化しなければ、意思決定過程の反事実公平性(英: counterfactually fair)が満たされるものとして定義する。
Dwork, Cynthia; Hardt, Moritz; Pitassi, Toniann; Reingold, Omer; Zemel, Richard (2012). “Fairness through awareness”. Proceedings of the 3rd Innovations in Theoretical Computer Science Conference on - ITCS '12. pp. 214–226. ISBN 9781450311151
Galhotra, Sainyam; Brun, Yuriy; Meliou, Alexandra (2017). Fairness Testing: Testing Software for Discrimination. 498–510. ISBN 9781450351058
Kusner, M. J.; Loftus, J.; Russell, C.; Silva, R. (2017), “Counterfactual fairness”, Advances in neural information processing systems, 30., ISBN 9781510860964
Barocas, Solon; Hardt, Moritz; Narayanan, Arvind (2023-11-28), Fairness and Machine Learning: Limitations and Opportunities, MIT Press, ISBN 9780262048613