研究：在使用人工智能分配稀缺资源时，随机化可以提高公平性
原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。发表于：。Introducing structured randomization into decisions based on machine-learning model predictions can address inherent uncertainties while maintaining efficiency.
研究人员发现，引入随机性的决策可以提高机器学习模型的公平性。他们提出了一种通过加权抽奖引入随机性的框架，以改善资源分配的公平性。随机化决策在大学招生等领域可以提高公平性。研究人员计划进一步研究其他用例，并探索随机化对竞争、价格和机器学习模型的鲁棒性的影响。
