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6月6日 消息:一項來自卡內基梅隆大學和史蒂文斯理工學院的研究表明，他們提出了一種新的思考人工智能決策公平性的方法。研究者們借鑒了一種名為 "社會福利優(yōu)化" 的傳統(tǒng)方法，通過關注個體的整體利益和危害來做出更公平的決策。這一方法可以用于評估人工智能決策的公平性，并著眼于受保護群體的批準率。

人工智能社區(qū)一直試圖確保在經濟水平、種族、民族背景、性別等不同群體之間實現(xiàn)公平待遇。傳統(tǒng)的公平方法可能只關注確保來自不同群體的人以相同比例獲得批準。然而，如果拒絕抵押貸款申請對弱勢群體產生的負面影響遠大于對優(yōu)勢群體的影響，該如何處理呢?通過采用社會福利優(yōu)化方法，人工智能系統(tǒng)可以做出對每個人都更有利的決策，尤其是對弱勢群體。

這項研究的重點是 "阿爾法公平"，即在追求公平和為每個人謀求最大利益之間尋找平衡的方法。阿爾法公平可以根據具體情況進行調整，以平衡公平性和效率。研究者們展示了如何使用社會福利優(yōu)化來比較當前在人工智能中使用的不同群體公平性評估方法。通過這種方法，我們可以了解在不同情況下應用不同群體公平性工具的好處。同時，這一研究還將群體公平性評估工具與經濟學和工程學中使用的更廣泛的公平效率標準聯(lián)系起來。

這項研究對于人工智能系統(tǒng)的開發(fā)者和政策制定者來說具有重要意義。開發(fā)者們可以通過采用更廣泛的公平方法并了解公平措施的局限性，創(chuàng)建更加公平和有效的人工智能模型。此外，研究還強調了在人工智能發(fā)展中考慮社會公正的重要性，確保技術能夠促進社會不同群體之間的公平。該論文已發(fā)表在國際會議上，并引起了廣泛的關注。

這項研究為人工智能領域帶來了新的思考方式，可以幫助實現(xiàn)更公平的人工智能決策。通過關注整體利益和危害，人工智能系統(tǒng)可以更好地服務于每個人，特別是那些處于弱勢地位的群體。隨著這一研究的進一步發(fā)展，我們有望在人工智能領域取得更大的進步，讓人工智能對每個人都更加公平和有益。

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