Monotone Individual Fairness: Online Learning with Auditors' Feedback

Concetti Chiave

Individual fairness auditing schemes aim to balance predictive accuracy and fairness violations, enhancing online learning algorithms.

Sintesi

The content delves into the concept of individual fairness in online learning, focusing on auditing schemes for detecting violations. It introduces a novel framework for auditing unfairness, presents oracle-efficient algorithms, and discusses the complexity of auditing. The study aims to achieve simultaneous no-regret guarantees for accuracy and fairness in online learning settings.

Introduction:

Increasing use of algorithms in critical decision-making domains.
Formalizing notions of fairness and proposing accurate algorithms.

Individual Fairness and Monotone Auditing Schemes:

Defining fairness violations and auditors' roles.
Introducing monotone aggregation functions for auditing schemes.

Online Learning with Individual Fairness:

Defining misclassification and unfairness losses.
Formulating learning objectives for simultaneous no-regret guarantees.

Partial Information:

Policies refraining from violations slightly below sensitivity level α.

Conclusion and Future Directions:

Challenges in achieving simultaneous accuracy-fairness objectives.

Statistiche

Using our generalized framework, we present an oracle-efficient algorithm achieving an upper bound of O(√T) for regret...
Our construction will only require making ˜O(α−2) calls to an optimization oracle on every round...

Citazioni

Approfondimenti chiave tratti da

Monotone Individual Fairness

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

https://arxiv.org/pdf/2403.06812.pdf

Domande più approfondite

How can the concept of individual fairness be practically implemented beyond theoretical frameworks

個別の公平性の概念を理論的な枠組みを超えて実践的に実装するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、特定の属性や特徴量に基づいてではなく、個々のインスタンスごとに類似性を評価し、それに基づいて処理を行うことが重要です。これは、「同じような人物は同じように扱われるべき」という原則を具体化する方法です。さらに、透明性と説明責任を確保するために意思決定プロセス全体で監査可能であることも重要です。また、機械学習モデル自体が公平性指標（例：Lipschitz条件）を組み込むことも考えられます。

What potential biases or limitations could arise from relying on auditors' feedback for detecting fairness violations

監査者からフィードバックを受け取って公平性違反を検出する際に生じる可能性のあるバイアスや制限事項はいくつかあります。まず第一に、監査者自身の主観的な見解や偏見が反映される可能性があります。また、監査者間で異なる意見や判断基準が存在する場合、一貫した判断基準や評価尺度が欠如してしまう恐れもあります。さらに、監査者自身も誤った判断や不正確な情報提供を行う可能性があるため信頼性の問題も発生します。

How might advancements in machine learning impact the evolution of individual fairness principles

機械学習技術の進歩は個別公平原則の進化に大きな影響を与え得ます。例えば、「同じような人物は同じよう」原則を強化し適用範囲拡大させる新たな手法やアルゴリズムが開発されています。また、AIエシックスおよびフェアネス向上プログラム等多岐済み分野でも活用され始めています。
この先ではAI技術そのも変革力強化しなり「Fairness by Design」コンセプト普及広まり予想されます。