本文调研了公平强化学习的最新发展概况，回顾了公平在强化学习中的情况和各种公平定义。讨论了实现公平的方法论和应用领域，并对文献中的问题进行了分析。

公平机器学习早期专注于确保算法决策公平，但现有的公平定义有限。更倾向于根据准确的风险估计对类似风险的人进行相似处理，需要大量努力构建适当的风险估计。