Representation-based fairness evaluation and bias correction robustness assessment in neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Context: While machine learning has achieved high predictive performance in many domains, decisions may still be biased and unfair regarding specific demographic groups characterized by sensitive attributes such as gender, age, or race. Objectives: In this paper, we introduce a novel approach to assess model fairness and bias correction robustness based on Computational Profile Distance (CPD) analysis with respect to sensitive attributes. Methods: To study model fairness, we quantify the model’s representation difference using the computational profile learned from different subgroups (e.g., male and female) on the individual and group level. To analyze the robustness of bias correction outcomes, we compare the correction suggestions provided based on confidence (i.e., softmax score) and likelihood (i.e., CPD). Results: To demonstrate the potential of the proposed approach, experiments have been performed using 24 models targeting 3 datasets used in previous fairness studies. Our experiments showed that computational profile distributions can effectively address model fairness from a representation perspective. Further, the experiments indicated that confidence-based bias correction decisions can vary largely from likelihood-based ones, and we should take both suggestions into account to obtain robust outcomes. Conclusion: Demonstrated with a set of experiments, our CPD-based approaches can help users build their trust in fairness assessment and bias mitigation of AI decisions, in ethically sensitive domains such as human resources, finance, health, and more.
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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 | 0,019 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».