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驯服三角：在机器学习中的公平性，可解释性和隐私之间的相互作用
机器学习技术越来越多地用于高风险决策，例如大学录取，贷款归因或累犯预测。因此，至关重要的是，确保人类用户可以审核或理解所学的模型，不要创建或再现歧视或偏见，并且不会泄露有关其培训数据的敏感信息。的确，可解释性，公平性和隐私是负责任的机器学习开发的关键要求，在过去的十年中，这三者进行了广泛的研究。但是，它们主要被孤立地考虑，而在实践中，它们相互相互作用，无论是积极还是负面的。在本次调查文件中，我们回顾了有关这三个Desiderata之间相互作用的文献。更确切地说，对于每种成对相互作用，我们总结了认同的协同作用和紧张局势。这些发现突出了几种基本的理论和经验性冲突，同时还指出，当一个人旨在保留高水平时，共同考虑这些不同的要求是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们还讨论了可能的调解机制，表明仔细的设计可以成功处理实践中这些不同的问题。
欧盟委员会布鲁塞尔，2024 年 12 月 10 日 COM(2024 ...
此外，欧盟委员会主席于 2023 年 9 月 13 日在国情咨文中宣布并于 2024 年 1 月启动的“欧盟农业未来战略对话”，汇集了来自欧洲农业食品部门、民间社会、农村社区和学术界的 29 个主要利益相关者，其最终报告 1 呼吁调整农民在价值链中的地位。战略对话指导政治原则报告明确强调，市场条件必须允许农民和其他食品链参与者获得可观的收入，并且食品链中的权力关系必须得到很好的平衡。战略对话建议的第一章涉及通过加强农民在食品价值链中的地位来建立公平和有竞争力的食品价值链。建议特别提到合同，邀请将生产成本和价格数据作为合同谈判的相关要素，以及在成本异常上涨的情况下开启谈判的可能性。他们还提到了调解机制的重要性。关于合作，他们