قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التنبؤ العادل
نموذج إحصائي يجمع بين التكافؤ الشرطي والمعايرة لضمان تنبؤات عادلة بين المجموعات. يهدف التنبؤ العادل إلى موازنة المفاضلات الكامنة بين معايير العدالة المختلفة في النماذج التنبؤية.
معايرة التنبؤات
خاصية إحصائية تضمن أن درجات التنبؤ تعكس بدقة الاحتمالات الفعلية لجميع المجموعات. المعايرة المثالية تضمن أن درجة 70% تتوافق فعلاً مع 70% من النتائج الإيجابية، بغض النظر عن المجموعة المعنية.
المضادة الخوارزمية
نهج للعدالة يفحص القرارات التي كان يمكن اتخاذها لو كانت السمات المحمية مختلفة. تقيس العدالة المضادة ما إذا كان الأفراد المتشابهون سيتلقون نتائج متكافئة عند تغيير سماتهم الديموغرافية فقط.
تكافؤ معدلات الإيجابيات الكاذبة
معيار للعدالة يتطلب أن تظهر جميع المجموعات الديموغرافية معدلات متكافئة من أخطاء النوع الأول. تضمن هذه المقياس أن أي مجموعة لا تتعرض بشكل منهجي لمزيد من الاتهامات الكاذبة أو الرفوض غير المبرر.
العدالة الفردية
مبدأ أخلاقي ينص على أن الأفراد المتشابهين يجب أن يتلقوا معاملة متشابهة، بغض النظر عن مجموعة انتمائهم. تقابل العدالة الفردية العدالة الجماعية بالتركيز على الحالات المحددة بدلاً من المجاميع الإحصائية.
تصحيح التحيز
مجموعة من التقنيات الرياضية تهدف إلى تصحيح التفاوتات المنهجية في البيانات والنماذج التنبؤية. يشمل التصحيح طرق المعالجة المسبقة، والمعالجة أثناء التنفيذ، والمعالجة اللاحقة لتحقيق العدالة الخوارزمية.
التمييز غير المباشر
شكل من أشكال التمييز الخوارزمي حيث تحل المتغيرات البديلة بشكل غير مشروع محل السمات المحمية المستبعدة صراحةً. ينشأ التمييز غير المباشر عندما تعيد الارتباطات الإحصائية إنتاج عدم المساواة دون استخدام السمات الحساسة مباشرة.