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Monotone Individual Fairness: Online Learning with Fairness Auditing Schemes


Core Concepts
Individual fairness auditing schemes in online learning aim to balance predictive accuracy with fairness by detecting violations and minimizing regret.
Abstract
Introduction Algorithms increasingly impact decisions in critical areas like lending, hiring, and healthcare. Research focuses on fairness notions, with individual fairness emphasizing treating similar individuals similarly. Monotone Individual Fairness Auditing Schemes Aggregating feedback from multiple auditors using monotone aggregation functions. Characterizing auditing schemes to simplify analysis. Online Learning with Individual Fairness Defining misclassification and unfairness losses. Introducing unfairness proxy loss for approximation. Describing the online learning setting with fairness constraints. Achieving Simultaneous No-Regret Guarantees Balancing accuracy and fairness objectives simultaneously. Challenges in combining accuracy and fairness algorithms. Partial Information Handling constraints that are implicit and dynamic. Conclusion and Future Directions Significance of balancing accuracy and fairness in online learning.
Stats
"Using our generalized framework, we present an oracle-efficient algorithm achieving an upper bound of O(√T) for regret and O(T3/4) for the number of fairness violations." "Our algorithms greatly reduce the computational complexity of previous approaches."
Quotes
"Similar individuals should be treated similarly." "Our algorithms greatly reduce the computational complexity of previous approaches."

Key Insights Distilled From

by Yahav Bechav... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06812.pdf
Monotone Individual Fairness

Deeper Inquiries

어떻게 개별 공정성 개념을 현실 세계 응용 프로그램에서 실제로 구현할 수 있을까요?

개별 공정성은 현실 세계 응용 프로그램에서 구현하기 위해 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저, 공정성을 보장하기 위해 특정 모델이나 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이 모델은 유사한 개인들에 대해 유사한 예측을 제공하도록 설계되어야 합니다. 또한, 인간 감사자들의 피드백을 수집하고 해당 피드백을 모델에 통합하여 개별 공정성을 유지할 수 있습니다. 또한, 데이터 수집 및 처리 과정에서 편향을 최소화하고 공정한 결과를 얻기 위해 다양한 기술 및 절차를 도입할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 실제 응용 프로그램에서 개별 공정성을 실현할 수 있습니다.

What are the potential ethical implications of relying on auditing schemes for fairness in decision-making processes

감사 체계를 공정성 결정에 의존하는 것은 잠재적인 윤리적 영향을 가질 수 있습니다. 먼저, 감사자의 주관적인 판단에 따라 공정성이 결정되므로 이견이 있을 수 있습니다. 또한, 감사자의 편견이나 선입견이 결과에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 공정하지 않은 결정으로 이어질 수 있습니다. 또한, 감사 체계를 오용하거나 조작할 수 있는 가능성이 있으며, 이는 시스템의 신뢰성과 투명성에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 감사 체계를 사용할 때는 신중하게 고려해야 합니다.

How can the trade-off between predictive accuracy and fairness be optimized in online learning algorithms

온라인 학습 알고리즘에서 예측 정확성과 공정성 사이의 균형을 최적화하는 방법은 중요합니다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, 정확성과 공정성을 동시에 고려하는 목표 함수를 정의하고, 이를 최적화하는 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 또한, 정확성과 공정성 사이의 트레이드오프를 고려하여 가중치를 조정하고 최적의 균형을 찾을 수 있습니다. 또한, 데이터 수집 및 처리과정에서 편향을 최소화하고 공정한 결과를 얻기 위해 다양한 기술 및 절차를 도입할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 온라인 학습 알고리즘에서 예측 정확성과 공정성 사이의 균형을 최적화할 수 있습니다.
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