隐私的代价:探索其对人工智能公平性的双重影响

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内容提要

通过评估发现,隐私度对公平性的影响不是单调的。增加差分隐私噪声会增加准确性差异,但在更高隐私水平下通过更多噪声后减小。梯度剪裁可以减轻隐私噪声对公平性的负面影响。

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关键要点

  • 隐私度对公平性的影响不是单调的。

  • 增加差分隐私噪声会初步增加准确性差异。

  • 在更高隐私水平下,更多噪声会逐渐减小准确性差异。

  • 梯度剪裁可以减轻隐私噪声对公平性的负面影响。

  • 通过较低的剪裁阈值调节差异性增长。

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