人物档案 · MIND_054
辛西娅·德沃克
Cynthia Dwork哈佛大学计算机科学讲席教授、微软研究院杰出科学家，差分隐私与工作量证明的共同提出者，2012 年与合作者提出个体公平定义，开创算法公平性理论研究。
他在这些问题上说过什么
Ⅲ·13公平应该意味着平等，还是意味着应得？14 段
能算，但算不全：基础率不同时，假阳率、假阴率与阳性预测值无法同时均衡。
统计均等的价值在于被违反时：严重失衡是值得追查的危险信号，而不是不公平的证据
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 19:57 · 2018 · 追问 →
统计均等挡不住「公平性的选区划分操纵」，真正需要的是各交叉类别都获得比例代表
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 22:05 · 2018 · 追问 →
除非各群体基础比率相同，不完美的分类器无法同时均衡假阳性率、假阴性率与阳性预测值
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 24:02 · 2018 · 追问 →
衡量人与人相似度的度量必然与任务相关，同一对人在不同用途下可能截然不同
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 28:55 · 2018 · 追问 →
当人们沿连续分数密集分布时，应按分数分配获得结果的概率，而不是用固定阈值一刀切
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 29:56 · 2018 · 追问 →
公平度量只能靠各方利益相关者的政治过程磨合得出，没有直截了当的数学答案
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 33:03 · 2018 · 追问 →
广告主自己不看敏感属性并不足以保证公平，盯着这一点的竞争对手会扭曲投放结果
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 52:21 · 2018 · 追问 →
始终靠抛硬币做决定也让相似的人得到了相似对待，因而符合个体公平的定义
The Emerging Theory of Algorithmic Fairness · 1:06:19 · 2018 · 追问 →
这一问的全部回应 →
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