荆棘

修剪人工智能公平性研究的荆棘

机器学习从业者通常对其产品的道德方面持矛盾态度。我们相信，任何能使我们从当前状态转变为我们的系统实现一定程度公平的事物都是值得欢迎的改进。即使这种进步不能使我们 100% 地实现“完全”公平的目标，或与我们个人对使用公平衡量标准的看法完全一致，情况也是如此。构建实施了一定程度公平性的系统仍将使我们处于比现状更好的位置，因为这样可以增加足够关心问题的系统数量，从而投入精力进行补救。应避免在实际应用中应用公平和道德问题的障碍，无论是深奥的哲学辩论还是技术开销，例如引入越来越多的超参数。在本文中，我们进一步阐述了我们对这一观点的论证及其重要性。