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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fairness: A Formal-Methods Perspective

verfasst von : Aws Albarghouthi

Erschienen in: Static Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Sensitive decisions of large-scale societal impact are increasingly being delegated to opaque software—a trend that is unlikely to slow down in the near future. The issue of fairness and bias of decision-making algorithms has thus become a multifaceted, interdisciplinary concern, attracting the attention of computer scientists, law scholars, policy makers, journalists, and many others. In this expository paper, I will outline some of the research questions we have been studying about fairness through the lens of formal methods.

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Fußnoten
1
World events at the time of writing strongly influenced my choice of example.
 
Literatur
1.
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11.
Merrell, D., Albarghouthi, A., DAntoni, L.: Weighted model integration with orthogonal transformations. In: Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 4610–4616. AAAI Press (2017)
12.
Pedreshi, D., Ruggieri, S., Turini, F.: Discrimination-aware data mining. In: Proceedings of the 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 560–568. ACM (2008)
13.
Metadaten
Titel
Fairness: A Formal-Methods Perspective
verfasst von
Aws Albarghouthi
Copyright-Jahr
2018
Buch
Static Analysis

Print ISBN: 978-3-319-99724-7

Electronic ISBN: 978-3-319-99725-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-99725-4_1