50 años de imparcialidad en las pruebas: lecciones para el aprendizaje automático


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A review of the paper for research, educational and recommendations. 1.- Paper language: English.
2.- Language of the secondary text: Spanish.


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Recommendation numbered, Nº: 27102019p1


PAPER

🔘 Paper page: arxiv.org/abs/1811.10104v2


Authors

Ben Hutchinson, Margaret Mitchell


Summary

Las definiciones cuantitativas de lo que es injusto y lo que es justo se han introducido en múltiples disciplinas durante más de 50 años, incluida la educación, la contratación y el aprendizaje automático. Trazamos cómo se ha definido la noción de equidad dentro de las comunidades de educación y contratación durante el último medio siglo, explorando el contexto cultural y social en el que han surgido diferentes definiciones de equidad. En algunos casos, las definiciones anteriores de equidad son similares o idénticas a las definiciones de equidad en la investigación actual sobre aprendizaje automático, y presagian el trabajo formal actual.


Conclusion

El aumento en el interés por la equidad en las pruebas en la década de 1960 surgió durante un momento de agitación social y política, con definiciones cuantitativas catalizadas en parte por la legislación federal antidiscriminación de los EE. UU. en los ámbitos de la educación y el empleo. El aumento de la imparcialidad de hoy en día ha correspondido con el interés público en el uso del aprendizaje automático en las sentencias penales y la vigilancia predictiva, incluidas las discusiones sobre los compas . Cada era dio lugar a sus propias nociones de equidad y subgrupos relevantes, con ideas superpuestas que son similares o idénticas. En los años sesenta y setenta, la fascinación por determinar la equidad finalmente desapareció a medida que el trabajo se volvía menos vinculado a lo práctico, necesidades de la sociedad, la política y la ley, y más vinculadas a la identificación inequívoca de la equidad. Concluimos reflexionando sobre qué lecciones adicionales puede tener la historia de la equidad de prueba para el futuro de la equidad de ML.

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