Fairness in AI: challenges in bridging the gap between algorithms and law

本文从法律的角度探讨算法公平性，旨在确定规范和采用公平定义和算法的最佳实践和策略，以应用于实际系统和用例。我们首先简要介绍了欧盟和美国当前的反歧视法律，并从法律和伦理的角度讨论了偏见和公平的概念。然后，我们通过示例提出了一组算法公平性定义，旨在向非技术受众传达其目标。接着，我们介绍了在选择特定公平性定义时需要考虑的一组核心标准，以应用于实际用例。最后，我们列举了一组关键考虑因素和最佳实践，以设计和应用公平性方法于实际的人工智能应用程序。

本文旨在从法律的角度探讨算法公平性，旨在确定实际系统和用例中的公平性定义和算法的最佳实践和策略。

本文通过提供算法公平性定义的示例，介绍一组核心标准，需要在选择特定的公平性定义时考虑到这些标准。最后，提出了一些关键问题和最佳实践，以设计和运用公平性方法在实际的人工智能应用上。

本文介绍了当前欧盟和美国的反歧视法律，并从法律和伦理的角度讨论了偏见和公平的概念。实验设计上，本文使用了算法公平性的定义示例，并提出了一组核心标准，以在实际应用中选择特定的公平性定义。

与本文相关的研究包括：《公平机器学习：现状和未来方向》（Fairness in Machine Learning: A Survey），《算法公平性的计算方法》（A Computational Approach to Fairness in Algorithms），《公平的机器学习：从理论到实践》（Fairness in Machine Learning: From Theory to Practice）等。