算法多元主义：朝着平等机会的结构化方法
摘要：均等机会的概念虽然得到广泛共识，但对于机会如何均等的定义存在分歧。算法公平的社区通常依靠形式化方法来定量确定机会是否均等分配。约瑟夫·费什金提出了一种更加结构化的方法，关注决定哪些机会分配给谁的更广泛决策网络。在这种所谓的机会结构中，决策节点代表常常被串联起来的瓶颈，其中一个决策的输出是下一个决策的输入。通过评估这些瓶颈的严重性和合法性，费什金提供了一个定性框架来评估均等机会是否以结构性方式受到侵害。我们采用这种结构化观点，并将其用于重新构思在算法决策系统中关于均等机会的跨学科讨论。借鉴教育、医疗保健和刑事司法等领域的例子，我们建议优先考虑通过监管和设计为基础的干预措施，以减轻严重的瓶颈，从而以多元化的方式扩大机会获取的途径。
作者：Shomik Jain, Vinith Suriyakumar, Ashia Wilson
论文ID：2305.08157
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-05-26