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机器学习是否增加了额外的偏见？快速近似模型公平性
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了机器学习中的公平性问题，提出了基于人类判断的“个体公正”度量模型，并讨论了不同公平性定义及其局限性。研究强调在决策中考虑风险估计的重要性，并展示了多种公平性评估和缓解技术的实证研究，指出现有机制的不足及其对健康差距的影响。
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关键要点
- 提出了一种基于人类判断的“个体公正”近似度量模型，假定可以获得人类公正裁决者。
- 公平性问题被重新解释为基于超级公平性目标的模仿学习任务，以提高决策的准确性和公平性。
- 使用因果贝叶斯网络和最优输运理论处理机器学习公平性问题，提出统一框架和学习公平表示的方法。
- 早期公平机器学习关注算法指导的决策公平性，提出反分类、分类平衡和校准三种公平定义，但存在统计局限性。
- 强调根据准确的风险估计对类似风险的人进行相似处理，而非仅满足数学公平定义。
- 展示了基于真实世界Kaggle模型的公平性评估及其缓解技术的实证研究，发现部分优化技术会导致模型失公。
- 研究比较不同风险评估模型的公平性，特别关注种族和性别的不平等问题。
- 探讨机器学习在临床决策中可能加剧健康差距的问题，分析算法公平性和技术限制。
- 开发公开基准比较不同公平性增强算法，发现公平性措施对数据集构成的波动敏感。
- 研究通过包含公平性在目标函数中解决敏感特征的不公平性问题，提出新型公平回归和降维方法。
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延伸问答
什么是个体公正近似度量模型？
个体公正近似度量模型是基于人类判断的解决方案，假定可以获得人类公正裁决者来评估个体相似性。
机器学习中的公平性问题有哪些定义？
机器学习中的公平性问题主要有反分类、分类平衡和校准三种定义，但这些定义存在统计局限性。
如何处理机器学习中的不公平性问题？
可以使用因果贝叶斯网络和最优输运理论来处理不公平性问题，并提出统一框架和学习公平表示的方法。
机器学习在临床决策中可能带来哪些风险？
机器学习可能加剧健康差距，尤其是在不同群体之间的预测分布差异方面。
公平性评估的实证研究结果如何？
实证研究发现，部分优化技术可能导致模型失公，尽管存在公平控制机制，但未被充分记录。
如何通过目标函数解决敏感特征的不公平性？
可以通过在目标函数中包含公平性来解决敏感特征的不公平性，提出新型公平回归和降维方法。
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