ジャスティス・メトリクス
AI意思決定における公正性と差別禁止を評価するために使用される定量的な指標（例：異なる影響、機会の均等など）。
人口統計学的属性または保護対象クラス間の公平性を定量化する統計指標です。ディスパレート・インパクトは結果率を測定し、イコール・オポチュニティは真陽性率の平等性を測定し、キャリブレーションは予測リスクの精度を評価します。ガバナンス・フレームワークでは、ユースケースごとに適切な公正性指標を選定し、許容可能なしきい値を設定し、AIライフサイクル全体にわたる非差別を確保するために、これらを監督機関へ定期的に報告することが求められます。
予測的警察活動モデルの出力は毎月評価されます。部門は人種別の職務質問に関する不均衡影響比を算出し、その比率が0.8のしきい値を超えていることを確認します。これを受けて、自動化された巡回推奨を一時停止し、公平性制約を組み込んでモデルを再較正したうえで、本番導入後に職務質問率が司法指標の目標を満たしていることを検証します。
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