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机器学习如何从上游抑制歧视性行为?斯坦福 AI 实验室的最新成果给出了答案
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公众号
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科技媒体
· 2019-06-24 15:15
▲点击上方 雷锋网 关注机器学习系统越来越多地被应用于高风险决策中,对信用评分、刑事判决等领域都带来了影响。 文 | 杨鲤萍 雷锋网 AI 科技评论按:随着机器学习系统越来越多地运用于许多重大决策中,如何对其公平性实现精细地控制已经成了我们亟需解决的问题。为解决这一问题,目前已有一些研究人员通过引入公平机器学习模型来平衡准确性和公平性,然而,一些包括公司、政府在内的机构态度不明朗甚至持与公平对立的立场,所以他们往往不会选择使用这些公平模型。在这样的环境下,斯坦福 AI 实验室的研究人员通过引入了一种新的方法,即令关注公平的有关方通过对不公平性进行具体限制来控制表示的公平性,从而对机器学习中的公平性实现可控 ………………………………
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