公平性 (機械学習)
Mattu, Julia Angwin,Jeff Larson,Lauren Kirchner,Surya (英語), Machine Bias
Zafar, Muhammad Bilal; Valera, Isabel; Rodríguez, Manuel Gómez; Gummadi, Krishna P., Fairness Beyond Disparate Treatment & Disparate Impact: Learning Classification without Disparate Mistreatment
AI Fairness 360
(英語) Responsible AI practices
(英語) How we're using Fairness Flow to help build AI that works better for everyone
Kamiran, Faisal; Calders, Toon (2011-12-03), Data preprocessing techniques for classification without discrimination
機械学習における公平性(こうへいせい、英: fairness)は、機械学習モデルを用いた自動意思決定の過程でのアルゴリズムバイアスを是正する取り組みのことを指す。機械学習のプロセスを経たコンピュータによる意思決定が機微な変数(英語版)に基づいている場合、そのような意思決定は不公平とみなされる場合がある。機微な変数の具体例には、性別、民族、性的指向、障害の有無などが挙げられる。他の多くの倫理的な概念と同様に、公平性やバイアスの定義は常に論争の的となってきた。一般に、意思決定が人々の生活に影響を与える場合、公平性やバイアスの問題が重要になってくると考えられる。機械学習の分野では、アルゴリズムバイアスの問題はよく知られており、広く研究の対象となっている。結果は多様な要素によって歪められ、特定の集団や個人にとって不公平とみなされる場合がある。このような事例の例として、ソーシャルメディアサイトがパーソナライズされたニュースを消費者に配信する場合などが挙げられる。
最後の方法は公平を達成する分類の結果を修正することを試みる。この方法では、各々の個人に対する得点を返すような分類を用い、そしてそれらについての2値の推測(英: prediction)を必要とする。低得点が陰なものを得そうなのに対して、高得点は陽な結果を得そうにみえる、しかし、望む場合に然りと答えるように、その決定をするような 閾値 を調整することができる。その閾値の値の変動は真の陽のものと真の陰のものにおける一得一失に影響を与えることに注意せよ。