Rättvisa för maskininlärning har fått stor uppmärksamhet på senare tid. Olika matematiska formuleringar av rättvisa har föreslagits, och det har visat sig att det är omöjligt att tillfredsställa dem alla samtidigt. Litteraturen har hittills hanterat dessa omöjliga resultat genom att kvantifiera avvägningarna mellan olika formuleringar av rättvisa. Vårt arbete har ett annat perspektiv på denna fråga. I stället för att kräva att alla begrepp om rättvisa ska finnas (delvis) samtidigt, frågar vi vilken av dem som är den lämpligaste med tanke på det samhällsområde inom vilket beslutsmodellen ska användas. Vi tar ett beskrivande tillvägagångssätt och har för avsikt att identifiera begreppet rättvisa som bäst fångar människors uppfattning om rättvisa. Vi utför adaptiva experiment för att identifiera det mest kompatibla begreppet rättvisa med varje deltagares val genom ett litet antal tester. Kanske förvånande tycker vi att den mest förenklade matematiska definitionen av rättvisenämnande demografisk paritet närmast stämmer överens med människors uppfattning om rättvisa i två olika tillämpningsscenarier. Denna slutsats förblir intakt även när vi uttryckligen berättar för deltagarna om de alternativa, mer komplicerade definitionerna av rättvisa, och vi minskar den kognitiva bördan av att utvärdera dessa begrepp för dem. Våra resultat har viktiga konsekvenser för Fair ML-litteraturen och diskursen om att formalisera algoritmisk rättvisa.
REF undersöker vilka av de befintliga matematiska formuleringarna av grupprättvisa som bäst fångar människors uppfattning om rättvisa i två olika beslutsscenarier.
Mathematical Notions vs. Human Perception of Fairness: A Descriptive Approach to Fairness for Machine Learning
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}