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EARN 公平：在利益相关者之间解释、询问、评审和协商人工智能公平度量
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了人工智能系统的公平性问题，提出了“公平度量罗盘”工具，以帮助选择适当的公平标准。研究强调了利益相关者的主观公平观念，并提出了新的公平认证框架，确保AI系统的公正性。文章总结了多种方法和技术，提供实用指南，旨在平衡公平性与模型准确性，促进AI领域的公平性研究。
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关键要点
- 正义是公平的概念，选择适当的公平度量标准是实现可持续公正的关键问题。
- 提出了“公平度量罗盘”工具，帮助形式化选择过程并简化公平定义的选择。
- 研究考虑利益相关者的主观公平观念，并应用于儿童虐待预测系统的用户研究中。
- 提出新的公平得分和标准操作程序，确保人工智能系统的公平性，避免偏见。
- 总结和评估了追求人工智能系统公正性的各种方法和技术，提供实用指南。
- 探讨机器学习中的公平性、可解释性和社会偏差问题，提出以人为本的人工智能方法。
- 利用数学框架描述公平性评估中的常用指标，为算法开发者提供指导。
- 提出基于上下文的社会中心方法，帮助识别和处理人工智能项目中的不公平偏见。
- 探索人机交互界面设计，帮助普通用户识别潜在的公平问题。
- 强调可解释的人工智能在提高系统公正性方面的潜力，并讨论其与公正性之间的关系。
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延伸问答
什么是公平度量罗盘，它的作用是什么？
公平度量罗盘是一个工具，用于形式化选择过程并简化特定系统的公平定义，帮助选择适当的公平标准。
如何确保人工智能系统的公平性？
通过提出新的公平得分和标准操作程序，发放公平认证，以避免偏见并提高系统的可信度。
文章中提到的利益相关者的主观公平观念是如何应用的？
研究利用用户界面和采访协议框架，考虑利益相关者的主观公平观念，并应用于儿童虐待预测系统的用户研究中。
有哪些方法可以评估人工智能系统的偏见？
文章总结了多种方法和技术，提供实用指南，定义、衡量和预防人工智能偏见，并提出更复杂的替代方案。
可解释的人工智能如何提高系统的公正性？
可解释的人工智能方法可以增强分类系统的可解释性和公平性，帮助识别和缓解社会偏见。
文章中提到的社会中心方法有什么作用？
社会中心方法帮助项目团队识别、减轻和处理人工智能项目中的不公平偏见和歧视。
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