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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

The Myth of Complete AI-Fairness

verfasst von : Virginia Dignum

Erschienen in: Artificial Intelligence in Medicine

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Just recently, IBM invited me to participate in a panel titled “Will AI ever be completely fair?” My first reaction was that it surely would be a very short panel, as the only possible answer is ‘no’. In this short paper, I wish to further motivate my position in that debate: “I will never be completely fair. Nothing ever is. The point is not complete fairness, but the need to establish metrics and thresholds for fairness that ensure trust in AI systems”.

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Fußnoten
1
As quoted by Kate Crawford on Twitter https://​twitter.​com/​katecrawford/​status/​1377551240146522​115; 1 April 2021.
 
3
This example is at the core of the well-known Propublica investigations of the COMPAS algorithms used by courts in the US to determine recidivism risk: www.​propublica.​org/​article/​how-we-analyzed-the-compasrecidivism​-algorithm.
 
Literatur
1.
Buolamwini, J., Gebru, T.: Gender shades: intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In: Conference on Fairness, Accountability and Transparency, pp. 77–91. PMLR (2018)
2.
3.
4.
Flores, A.W., Bechtel, K., Lowenkamp, C.T.: False positives, false negatives, and false analyses: a rejoinder to machine bias: there’s software used across the country to predict future criminals. And it’s biased against blacks. Fed. Probation 80, 38 (2016)
5.
Gray, M.L., Suri, S.: Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. Eamon Dolan Books (2019)
6.
Kleinberg, J., Mullainathan, S., Raghavan, M.: Inherent trade-offs in the fair determination of risk scores. arXiv preprint arXiv:​1609.​05807 (2016)
7.
Pleiss, G., Raghavan, M., Wu, F., Kleinberg, J., Weinberger, K.Q.: On fairness and calibration. arXiv preprint arXiv:​1709.​02012 (2017)
8.
Schnabel, T., Swaminathan, A., Singh, A., Chandak, N., Joachims, T.: Recommendations as treatments: debiasing learning and evaluation. In: International Conference on Machine Learning, pp. 1670–1679. PMLR (2016)
9.
Sumpter, D.: Outnumbered: From Facebook and Google to Fake News and Filter-Bubbles-the Algorithms that Control Our Lives. Bloomsbury Publishing, London (2018)
Metadaten
Titel
The Myth of Complete AI-Fairness
verfasst von
Virginia Dignum
Copyright-Jahr
2021
Buch
Artificial Intelligence in Medicine

Print ISBN: 978-3-030-77210-9

Electronic ISBN: 978-3-030-77211-6

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-77211-6_1

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