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J-GLOBAL ID：202002264912662369   整理番号：20A1863065

アルゴリズム公平性と社会福祉機能【JST・京大機械翻訳】

Algorithmic Fairness and the Social Welfare Function

著者 (1件)： Mullainathan Sendhil (University of Chicago, Chicago, IL, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： EC ’18  ページ： 1  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会科学者は,長い間,識別および他の固有の社会的不等性に興味が持たれている。そして,効率および公平性の二重レンズを通して政策を評価するモデルを開発した。より最近,コンピュータ科学者は,これらの同じ人間バイアスと不等性において,多くのドメイン継承と(時々不注意)ベークにおけるアルゴリズムを示す。本講演では,これらの2つのストランドを一緒にもたらすことを試みた:Iは,より広い福祉経済フレームワーク内のアルゴリズムバイアスに関する懸念を埋め込む。与えられたデータを見る代わりに,それは,根底にある社会的現象のモデルと付随する不等性で始まる。次に,社会福祉機能を,社会的プランナーケアが,効率および公平性の両方について置く。特に,患者は個々のアルゴリズム設計者(企業または市民)よりも公平性で大きな重みを配置する。このアプローチへの固有は,ソーシャルプランナーの好みがアルゴリズムの望ましい特性を意味する:与えられたアルゴリズムの公平性はプリミティブではない;代わりに,それは結果の福祉に由来する。このフレームワークでは,いくつかの従来の w雑さが真実ではない。例えば,人種のような変数への「アルゴリズムのブラインド」は,不利なグループであっても,一般的に福祉を減少させる。他の極値では,明らかに公正なアルゴリズムがequentityを劇的に増加できる状況を特徴付ける。全体として,Iは,根底にある社会的現象の生成モデルおよびグローバルな福祉関数の記述の両方を含む,公平性およびアルゴリズムバイアスをより全体的にモデル化するのに有益であると主張する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  レンズ ,  計算機科学 ,  社会福祉 ,  経済学 ,  ストランド ,  社会科学 ,  市民 ,  バイアス ,  機械学習 ,  公平性
準シソーラス用語： アルゴリズム設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アルゴリズムバイアス ,  公平性 ,  機械学習 ,  予測政策 ,  人種バイアス ,  福祉経済学

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  医療制度  (GB04020H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  公平性 ,  社会 ,  福祉