机器学习模型中效用、隐私和公平之间的自动权衡发现

机器学习模型在决策和政策操作中被部署为核心组件，对个人生活产生直接影响。为了在道德上行事并遵守政府监管，这些模型需要做出公平的决策并保护用户的隐私。然而，这些要求可能会导致模型性能下降，与其潜在的偏向和隐私泄露对应模型相比。因此，公平性、隐私性和机器学习模型性能之间的权衡成为一个问题，从而需要一种方法来量化这种权衡以便进行部署决策。在这项工作中，我们将这种权衡解释为一个多目标优化问题，并提出...