关于公平和机器学习:算法可以(也应该)公平吗?

Q3 Social Sciences
Nuria Belloso Martín
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摘要

人工智能在法律领域的使用越来越频繁,这就提出了一个问题,即自动决策是否能够而且应该是公平的。在机器学习中,算法具有学习的虚拟能力,这给了它一定程度的自主权。自动决策产生的偏见、歧视和不平等揭示了公平算法的神话。在法律的类比概念中所要求的正义标准,在数字维度中也必须要求。在本文中,我研究了如何将公平纳入算法,从最初对什么是公平缺乏共识的困难。这需要事先分析基本iusfilosóficos司法理论和一些功利,contractualistas comunitaristas、igualitaristas)其中能够建立起,校对员,并保证实现的参数之间不可或缺的人工公正和法律的公正。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
SOBRE FAIRNESS Y MACHINE LEARNING: EL ALGORITMO ¿PUEDE (Y DEBE) SER JUSTO?
El uso cada vez más frecuente de la Inteligencia Artificial en el ámbito delDerecho, obliga a plantearse si las decisiones automatizadas pueden, y deben, ser justas. El algoritmo, en el Machine Learning, tiene la virtualidad de ir aprendiendo, lo que lo dota de un cierto grado de autonomía. Sesgos, discriminaciones y desigualdades que derivan de decisiones automatizadas, ponen al descubierto el mito del algoritmo justo. El criterio de justicia que se exige en la concepción analógica del Derecho también debe exigirse en la dimensión digital. En este trabajo, desde la dificultad inicial de una falta de consenso sobre qué sea la fairness, examino cómo incorporar la fairness al algoritmo. Ello exigirá un previo análisis de los fundamentos iusfilosóficos y de algunas de las teorías de la justicia (utilitaristas, contractualistas, comunitaristas, igualitaristas) a partir de las cuales se puedan establecer parámetros, correctores y garantías para la consecución de la imprescindible correlación entre la fairness artificial y la fairness legal.
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