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自动化决策系统越来越多地用于我们的日常生活中，例如在贷款，保险和医疗服务的背景下。一个挑战是，这些决策系统可以证明对弱势群体的歧视（Dwork等，2012）。为了减轻此问题，已经提出了公平的限制（Hardt等，2016； Dwork等，2012），例如寻求实现某些统计奇偶校验属性。尽管公平的机器学习已经进行了广泛的研究，但大多数工作都考虑了静态设置，而无需考虑决策的顺序反馈效果。同时，算法决定可能会通过与社会的反馈循环来改变数据中基本统计模式的变化。反过来，这会影响决策过程；
从口语学习机器人学习
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