バイアスと公平性に関する最新の研究「公正な機械学習の不公平性」では、実際に多くの「グループの公平性」措置を強制することによる悪影響が明らかになりました。

具体的には、公平性は、恵まれないグループを助けるのではなく、「平準化」すること、つまり全員の立場をさらに悪くすることによって達成されます。

たとえば、医療の分野では、グループの公平性を強制すると、厳密に必要以上に多くのがん症例を見逃すことになり、同時にシステム全体の精度も低下する可能性があります。

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