Maskininlärningsalgoritmer för förutsägelser används i allt högre grad i kritiska beslut som påverkar människors liv. Olika rättvisa formaliseringar, med ingen rm konsensus ännu, används för att förhindra sådana algoritmer från att systematiskt diskriminera mot människor baserade på vissa rimutes skyddas av lag. Syftet med denna artikel är att kartlägga hur rättvisa formaliseras i maskininlärningslitteraturen för uppgiften att förutsäga och presentera dessa formaliseringar med deras motsvarande begrepp om distributiv rättvisa från den samhällsvetenskapliga litteraturen. Vi tillhandahåller såväl teoretisk som empirisk kritik av dessa föreställningar från samhällsvetenskapens litteratur och förklarar hur dessa kritiker begränsar lämpligheten av motsvarande rättviseformaliseringar till vissa områden. Vi föreslår också två begrepp om distributiv rättvisa som tar upp några av dessa kritiker och diskuterar vägar för framtida rättvisa formaliseringar.
När det gäller rättvisebegreppen undersöker Gajane Ref formaliseringen av rättvisebegrepp för maskininlärning och lägger fram några motiveringar baserade på samhällsvetenskaplig litteratur.
On formalizing fairness in prediction with machine learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}