1樓：
最近有個工作關於強化學習的privacy的，拋磚引玉：https://
arxiv.org/pdf/1904.1108
2.pdf
2樓：Fan You
舉乙個很有現實意義的例子：
對於腎臟交換平台，除了要盡可能最大化交換效率，還需要保證公平：避免某些病人群體（性別，年齡，種族等）相比於其他群體更可能獲得器官交換的機會這一情況出現。
在設計匹配決策演算法的時候，如何量化「公平」，如何在在一定程度上確保公平的基礎上最大化匹配效率，在我看來是乙個理論上有趣，現實中有意義的問題。
Dickerson, J. P., Procaccia, A.
D., & Sandholm, T. (2014, May).
Price of fairness in kidney exchange. InProceedings of the 2014 international conference on Autonomous agents and multi-agent systems(pp. 1013-1020).
International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems.
3樓：
簡單談談關於公平性的問題。
到現在而言監督和半監督的機器學習演算法大部分是基於歷史資料的，這在與人有關的決策的時候就會出現問題。誠然，很難想象機器學習的演算法會「有意識地」產生不公平的結果，但是如果歷史資料本身包含歷史性的歧視，那麼用機器學習演算法的使用還有道理嗎？在這樣的情況下，純粹追求演算法準確率的提高還有意義嗎？
本質上講，大多數演算法只是從資料中學習相關規律的黑盒子，但你卻不能確定他到底「學」到了什麼，這和邏輯推斷有本質區別。假設乙個極端情況，美國某名校加利頓大學以前從不收中國學生，所有中國籍學生一律拒掉。某天這所大學用機器學習演算法判斷乙個學生是否應該被錄取，機器學習演算法自然會學習到乙個規律：
所有中國學生都應該被拒。這樣的結果合理嗎？
這是乙個極端情況，但是實際上有許多實證研究證明類似的情況確實存在，比如某些有色人種會單純因為姓名等因素而被機器認為犯罪可能性比較高。這是不能令人忍受的。
在手機上，具體點有空再補充
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