フェアネス

公平性とは、機械学習モデルにおいて異なるグループや個人が公正に扱われることを保証する原則です。アルゴリズムの偏見や差別を排除し、意思決定の透明性と合理性を向上させることが目指されています。その核心的な目的は、すべてのユーザーグループが等しく保護されることを系統立てて評価し、是正することにより、社会的正義と倫理的適合性を促進することです。実際の応用では、公平性がより信頼性の高い人工知能システムの構築を助け、技術に対する公衆の信頼と支持を高めます。