2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)

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オーガナイズドセッション » OS-9 ⼈⼯知能におけるプライバシー,公平性,説明責任,透明性への学際的アプローチ

[2C3-OS-9a] 人工知能におけるプライバシー,公平性,説明責任,透明性への学際的アプローチ(1/2)

2021年6月9日(水) 13:20 〜 14:20 C会場 (TS / OS会場 1)

座長:福地 一斗(筑波大学)

13:40 〜 14:00

[2C3-OS-9a-02] 社会厚生関数を用いた公平な因果効果

〇金城 敬太1 (1. 共立女子大学 ビジネス学部)

キーワード:公平性、社会厚生関数、因果効果

人工知能で公平性を扱う際に,その行動や介入による結果の平等性を実現することも重要である.そこで本研究では,ある人々における介入による因果効果を平等にすることを問題とし,その最適化を行う方法を提案する.具体的には介入の効果を推定するモデルをデータを用いて推定し,そのモデルを利用し,様々な平等性の概念を含む一般的な社会厚生関数(Social Welfare Function)を制約条件下で最大化する介入を求める方法を提案した.そのうえでデータを用いて検証を行い,結果を比較し,手法の有効性を確認した.

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