Fair Prediction with Endogenous Behavior
Fair Prediction with Endogenous Behavior
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内生行为的公平预测
DOI：
10.1145/3391403.3399473
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Vohra, Rakesh
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jung, Christopher;Kannan, Sampath;Lee, Changhwa;Pai, Mallesh;Roth, Aaron;Vohra, Rakesh
人们非常感兴趣的是，在相应领域(例如，刑事司法)中部署的机器学习算法是否对不同的人口群体“公平”。然而，有几个提出的公平概念，通常是相互矛盾的。以刑事司法为例，我们研究了一个社会选择监禁规则的模型。不同人口群体的代理人在其外部选择(例如合法就业机会)方面有所不同，并决定是否犯罪。我们表明，使各群体的第一类和第二类错误相等与将总体犯罪率降至最低的目标是一致的；其他流行的公平概念并非如此。
There is great interest in whether machine learning algorithms deployed in consequential domains (e.g. in criminal justice) treat different demographic groups "fairly." However, there are several proposed notions of fairness, typically mutually incompatible. Using criminal justice as an example, we study a model in which society chooses an incarceration rule. Agents of different demographic groups differ in their outside options (e.g. opportunity for legal employment) and decide whether to commit crimes. We show that equalizing type I and type II errors across groups is consistent with the goal of minimizing the overall crime rate; other popular notions of fairness are not.
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