Survey on Causal-based Machine Learning Fairness Notions
Notice bibliographique
Résumé
Addressing the problem of fairness is crucial to safely use machine learning algorithms to support decisions with a critical impact on people's lives such as job hiring, child maltreatment, disease diagnosis, loan granting, etc. Several notions of fairness have been defined and examined in the past decade, such as statistical parity and equalized odds. The most recent fairness notions, however, are causal-based and reflect the now widely accepted idea that using causality is necessary to appropriately address the problem of fairness. This paper examines an exhaustive list of causal-based fairness notions and study their applicability in real-world scenarios. As the majority of causal-based fairness notions are defined in terms of non-observable quantities (e.g., interventions and counterfactuals), their deployment in practice requires to compute or estimate those quantities using observational data. This paper offers a comprehensive report of the different approaches to infer causal quantities from observational data including identifiability (Pearl's SCM framework) and estimation (potential outcome framework). The main contributions of this survey paper are (1) a guideline to help selecting a suitable fairness notion given a specific real-world scenario, and (2) a ranking of the fairness notions according to Pearl's causation ladder indicating how difficult it is to deploy each notion in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».