文件名称：什么是公平的个人公平？-研究论文
文件大小：182KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 00:57:03
Algorithmic fairness Individual
算法公平性的主要研究方向之一涉及个体公平性 (IF) 方法。 个人公平受到我称之为“类似待遇”的直觉原则的推动，即要求类似的个人受到类似的待遇。 IF 使用距离度量来评估个人的相似性，对此定义进行了精确说明。 个人公平的支持者认为它给出了算法公平的正确定义，因此它应该优先于其他确定公平的方法。 我认为个人公平不能作为公平的定义。 此外，IF 方法不应优先于其他公平方法，也不应与它们隔离使用。 为了支持这些结论，我描述了个人公平的四个原则性问题作为定义和确保公平的方法：（1）反例表明类似的处理（以及 IF）不足以保证公平； (2) 用于学习相似性度量的 IF 方法存在编码人类隐性偏见的风险； (3) IF 需要事先进行道德判断，限制了其作为公平指南的用处，并削弱了其定义公平的主张； (4) 相关道德价值观的不可通约性使得许多任务无法进行相似性度量。 鉴于这些限制，我建议个人公平不能是公平的定义，而应被视为改善算法偏差的众多工具之一。