Strategic Best Response Fairness in Fair Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
While artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have been increasingly used for decision-making, issues related to discrimination in AI/ML have become prominent. While several fair algorithms are proposed to alleviate these discrimination issues, most of them provide fairness by imposing constraints to eliminate disparity in prediction results. However, the use of these fair algorithms may change the behavior of prediction subjects. As such, even though the disparity in prediction results might be removed by fair algorithms, behavioral responses to the use of fair algorithms can still create disparity in behavior which may persist across different groups of prediction subjects. To study this issue, we define a notion called "strategic best-response fairness" (SBR-fair). It is defined in a context that includes different groups of prediction subjects who are ex-ante identical in terms of abilities and conditional payoffs. We utilize a game-theoretic model to investigate whether different types of fair algorithms lead to identical equilibrium behaviors among different groups of prediction subjects. If yes, such an algorithm is considered SBR-fair. We then demonstrate that many existing fair algorithms are not SBR-fair. As a result, implementing these algorithms may impose fairness on prediction results but actually induce disparity between privileged and unprivileged individuals in the long run.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».