データ分布に内在する偶然的な差別と知識的な差別：公平性介入の根本的な限界

機械学習モデルの性能格差は、データ分布に内在する偶然的な差別と、モデル開発時の決定に由来する知識的な差別の2つの要因から生じる。本研究では、これらの要因を定量化し、既存の公平性介入手法の限界を明らかにする。