تحقیقات نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند تشخیص‌های دقیق‌تری را بدون تبعیض ارائه دهند

در این مقاله، ما مفهوم انصاف حاصل از جمع مثبت را ارائه کردیم و استدلال کردیم که تفاوت‌های بزرگ‌تر لزوماً مضر نیستند، تا زمانی که به قیمت عملکرد یک زیرگروه خاص انجام نشود. عملکرد کلی، انصاف استاندارد و انصاف با جمع مثبت چهار مدل مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت که هر کدام از ویژگی‌های حساس به روشی متفاوت استفاده می‌کنند.

مطالعه ما نیاز به درک دقیق معیارهای انصاف و پیامدهای آنها در برنامه های کاربردی دنیای واقعی را برجسته می کند. ادغام خوب دانش پزشکی هنگام استفاده از اطلاعات حساس و ارزیابی دقیق انصاف بسیار مهم است، به ویژه در مواردی که مدل ها ممکن است تفاوت عملکرد زیادی را نشان دهند.

زمانی که روش‌های سنتی غالباً برابری را هدف قرار می‌دهند، انصاف با جمع مثبت بر برابری تمرکز می‌کند و هر گروه را برای دستیابی به بالاترین سطح عملکرد ممکن تحت فشار قرار می‌دهد. این می‌تواند به نتایج کلی بهتری منجر شود، زیرا تشویق می‌کند تا نیازها و چالش‌های خاص هر گروه را بدون کاهش کیفیت مراقبت برای دیگران برطرف کند. اما، از آنجایی که به عنوان یک مشکل بهینه‌سازی تعریف می‌شود، می‌تواند عوارض جانبی ناخواسته‌ای نیز داشته باشد، زیرا ممکن است به طور ناخواسته گروه‌های بزرگ‌تر یا با نمایندگی بیشتری را با تمرکز تلاش‌ها بر روی گروه‌هایی که بیشترین تأثیر را بر عملکرد کلی دارند به جای آن‌ها اولویت‌بندی کند.

Source link