What’s Individual About Individual Fairness?
Notice bibliographique
Résumé
Individual and group fairness notions abound in the machine learning literature. Each attempts to formalize harm against individuals or groups of people. In this work, we take a step back and aim to characterize, from a learning theory perspective, what is at the heart of individual fairness (IF) notions. We argue that fairness notions should be comparison-based and, in the case of IF notions, that any failure to be fair should give rise to finite evidence of unfairness. We also posit that IF notions should have an unfairness ``direction'', for example via an order on the set of potential decisions. Equipped with this framework, we present various ways unfair classifiers can be compared to each other. Comparing classifiers is essential in any situation where there is a need to choose between not-perfectly-fair classifiers, e.g., in cases where there exist unavoidable trade-offs between learning objectives. We then adapt score-based measures of individual unfairness to allow us to measure how harm is distributed between population subgroups, which is more in line with group fairness. Crucially, our set-up retains evidence of harm at the individual level, allowing for algorithmic recourse, or potential integrations within legal frameworks.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».