Det finns ett ökande regulatoriskt intresse för huruvida algoritmer för maskininlärning används i efterföljande domäner (t.ex. i brottmål) behandla olika befolkningsgrupper "rättvist". Det finns dock flera föreslagna begrepp om rättvisa, som vanligtvis är oförenliga med varandra. Med hjälp av straffrätt som exempel studerar vi en modell där samhället väljer en fängelseregel. Agenter från olika demografiska grupper skiljer sig åt i sina externa alternativ (t.ex. möjlighet till laglig anställning) och besluta om brott skall begås. Vi visar att utjämning av typ I- och typ II-fel mellan grupper är förenligt med målet att minimera den totala brottsligheten; andra populära begrepp om rättvisa är inte det. 1 Northpointes algoritm hade olika felfrekvenser typ-1 och typ-2 över de två grupperna. 2 Ungefärligt var noggrannheten hos COMPAS-poängen densamma för båda grupperna på alla risknivåer.
I REF studera en modell för straffrätt där brottsnivåerna är anpassade till de klassificeringsgrunder som används för att fastställa brottsskuld, och studera vilka krav på rättvisa som är förenliga med målet att minimera brottsligheten.
Fair Prediction with Endogenous Behavior
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Economics', 'Computer Science']}