Nu när maskininlärningsalgoritmer ligger i centrum för många viktiga resursfördelningspipor, har dataforskare omedvetet kastats som partiella sociala planerare. Med tanke på detta tillstånd av aairs, viktiga frågor följer. Hur kartlägger de ledande föreställningarna om rättvisa, som datavetare håller fast vid, längre stående föreställningar om social välfärd? I detta dokument presenterar vi en välfärdsbaserad analys av rättvisa klassifikationssystem. Våra huvudpunkter bedömer välfärdseffekten av rättvisekonstruerade empiriska riskminimeringsprogram på de individer och grupper som är föremål för sina resultat. Vi karakteriserar helt och hållet intervallen av perturbationer till en rättvis parameter i ett rättvist Soft Margin SVM-problem som ger bättre, sämre och neutrala resultat i nytta för individer och i förlängning, grupper. Vår analysmetod möjliggör snabb och eektiv beräkning av "fairness-to-welfare" lösningsvägar, vilket gör det möjligt för utövare att enkelt bedöma om och vilka rättvisa inlärningsprocedurer som resulterar i klassiska resultat som gör grupper bättre-o. Våra analyser visar att tillämpningen av strängare rättvisa kriterier som kodifieras som paritetsbegränsningar kan försämra välfärdsresultatet för båda grupperna. Mer allmänt, alltid föredrar "mer rättvisa" klassificerare inte följa Pareto Principe-en grundläggande axiom av socialt val teori och välfärd ekonomi. Det senaste arbetet med maskininlärning har samlat ihop dessa begrepp om rättvisa som avgörande för att säkerställa att algoritmiska system inte har olika negativa effekter på missgynnade sociala grupper. Genom att visa att dessa begränsningar ofta inte leder till bättre resultat för dessa grupper tvivlar vi på deras eektivitet som ett sätt att garantera rättvisa och rättvisa.
I en liknande anda visade REF att alltid föredrar "mer rättvisa" klassificeringar inte följer Pareto-principen (principen att en politik måste vara att föredra för åtminstone en av flera grupper) när det gäller välfärd.
Fair classification and social welfare
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Economics']}