社会厚生関数を用いた公平な因果効果

人工知能学会全国大会論文集 第 35 回全国大会

人工知能において公平性を扱う際には、その行動や介入の結果が人間に与える影響の平等性を考慮することが重要である。本研究では、特定の個人属性に関する因果効果を均等化する問題を対象とし、その最適化手法を開発した。具体的には、データに基づいて介入効果を推定するモデルを構築し、各種の平等概念を含む一般社会厚生関数を制約下で最大化する最適介入を導出した。実験結果と実データの比較を通じて、提案手法の有効性を確認した。