公正性

Counterfactual fairnessは、異なる状況下で結果がどう変わるかを考慮し、AIの判断に偏りがないことを保証します。

人口統計的平等は、AIの意思決定において異なる人口統計グループ間で平等な結果を保証します。

平等化されたオッズは、異なるグループ間で真陽性率と偽陽性率を等しく保つ公平性の基準です。

公平性制約は、AIシステムがすべての個人を公平に扱うことを保証し、結果の偏りを最小限に抑えるためのガイドラインです。

グループ公平性は、AIシステムが異なる人口統計グループを公平に扱うことを保証します。

個人の公平性は、類似した個人が類似の扱いを受けることを保証します。

事前処理の公平性は、AIモデルのトレーニングに使用される前にデータの偏りに対処する技術を指します。