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  1. TOOL · CL_231423 ·

    新框架提出因果证据治理以实现人工智能公平性

    一个名为因果证据治理(CEG)的新框架已被提出用于高风险机器学习系统,以解决当前公平性治理实践的局限性。CEG 利用版本化的有向无环图来划分因果路径,并使用因果伤害率(Causal Harm Rate)来衡量可归因于不允许路径的预测变异。每个决策都通过加密签名的决策证据包(Decision-Evidence Packet)进行保护,该包可集成到默克尔树(Merkle tree)中以进行高效验证。该框架使用合成的信用申请人数据和德国信用…