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在本文中，我们通过通过社会福利功能来扩大现有的公平定义来提出一个基于公用事业的算法正义框架。在哲学背景下经常与彼此一起讨论正义与公平，尽管相关，但它们是不同的概念。在计算机科学中，一些公平的概念依赖于前安的解释：在高水平上，如果类似的人在期望方面经历了相似的结果，则算法是公平的。但是，由于这些公平性的定义不会对算法的事前行为施加限制，因此从公平算法中实现的结果可能与该算法的输入不符。我们认为，将约束放在算法的事前行为上是设计算法的必要步骤。我们通过介绍了几个算法的例子，这些算法在算法上是算法公平的，但表现出不公正的行为（对于某些正义概念）。然后，我们提出了一个正式的数学定义，以实现福利的公平性，植根于公认的正义哲学观念。我们的定义利用了社会福利功能，来自福利经济学的工具，这些工具为不同的结果如何影响社会提供了相对衡量。在介绍了此定义后，我们研究了公平与正义观念之间的关系，包括不可能的结果以及创建既公正又公正的算法的框架。
算法正义的框架
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