典型文献
公平机器学习:概念、分析与设计
文献摘要：
随着人工智能的发展,机器学习技术越来越多地应用于社会各个领域,用以辅助或代替人们进行决策,特别是在一些具有重要影响的领域,例如,信用程度评级、学生质量评估、福利资源分配、疾病临床诊断、自然语言处理、个性信息推荐、刑事犯罪判决、无人驾驶等.如何在这些应用中确保决策公平或者无偏见?如何在这些应用中保护弱势群体的利益?这些问题直接影响到社会和公众对机器学习的信任,影响到人工智能技术的应用与系统的部署.通过系统梳理和全面剖析近年来的工作,对机器学习公平性或公平机器学习的定义及度量进行了解释及对比;从机器学习的全生命周期出发,对不同环节中出现的各类偏见及其发现技术进行了归类及阐释;从预处理、中间处理和后处理三个阶段,对公平机器学习的设计技术进行了介绍和分析;从可信赖人工智能全局出发,对公平性与隐私保护、可解释性之间的关系、影响及协同解决方案进行了阐述;最后对公平机器学习领域中亟待解决的主要问题、挑战及进一步研究热点进行了讨论.
文献关键词：
机器学习;公平性;隐私保护;可解释;人工智能伦理
中图分类号：
作者姓名：
古天龙;李龙;常亮;罗义琴
作者机构：
暨南大学信息科学技术学院 广州 510632;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]古天龙;李龙;常亮;罗义琴-.公平机器学习:概念、分析与设计)[J].计算机学报,2022(05):1018-1051
A类：
无偏见
B类：
分析与设计,机器学习技术,替人,评级,学生质量,质量评估,资源分配,自然语言处理,信息推荐,刑事犯罪,判决,无人驾驶,弱势群体,公平性,中间处理,设计技术,可信赖,隐私保护,可解释性,学习领域,人工智能伦理
AB值：
0.286053
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