О компромиссах
Оригинал взят у cass1an
Недавняя дискуссия в публичной сфере об алгоритмической классификации привела к напряженности между конкурирующими представлениями о том, что означает вероятностную классификацию, справедливо для разных групп.
Мы оформляем три условия справедливости, лежащие в основе этих дебатов, и мы доказываем, что, за исключением особо ограниченных особых случаев, нет метода, который мог бы удовлетворять этим трем условиям одновременно.
Более того, даже для удовлетворения всех трех условий приблизительно требуется, чтобы данные находились в приблизительной версии одного из ограниченных особых случаев, определенных нашей теоремой.
Эти результаты свидетельствуют о том, что ключевые понятия справедливости несовместимы друг с другом и, следовательно, обеспечивают основу для размышлений о компромиссах между ними.
/Inherent Trade-Offs in the Fair Determination of Risk Scores/
Недавняя дискуссия в публичной сфере об алгоритмической классификации привела к напряженности между конкурирующими представлениями о том, что означает вероятностную классификацию, справедливо для разных групп.
Мы оформляем три условия справедливости, лежащие в основе этих дебатов, и мы доказываем, что, за исключением особо ограниченных особых случаев, нет метода, который мог бы удовлетворять этим трем условиям одновременно.
Более того, даже для удовлетворения всех трех условий приблизительно требуется, чтобы данные находились в приблизительной версии одного из ограниченных особых случаев, определенных нашей теоремой.
Эти результаты свидетельствуют о том, что ключевые понятия справедливости несовместимы друг с другом и, следовательно, обеспечивают основу для размышлений о компромиссах между ними.
/Inherent Trade-Offs in the Fair Determination of Risk Scores/