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摘要作为越来越多的人工智能（AI）系统在我们的日常生活中根深蒂固，至关重要的是，它们是公平和值得信赖的。不幸的是，预测性警务系统通常不是这种情况，在这种情况下，对年龄以及种族和性别存在偏见，导致许多人被错误地标记为犯罪的可能性。在已经因其对少数群体的不公正待遇而受到批评的系统中，找到减轻这种负面趋势的方法至关重要。在这项工作中，我们探索并评估了预测性警务系统中域知识的输液，以最大程度地减少普遍的公平问题。实验结果表明，所有专业阶级的所有指标中的公平性表明，通过减少人们的不公平警务，将更多的信任带入了预测性警务系统。
使用域知识评估预测性警务中的公平性
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