关于解释不公平性：综述

算法公平性和可解释性是实现负责任人工智能的基础要素。在本文中，我们聚焦于二者的相互作用，这是一个近期日益受到关注的研究领域。为此，我们首先提出了两个全面的分类体系，分别代表公平性和解释性这两个互补的研究领域。随后，我们将针对公平性的解释分为三类：(a) 用于增强公平性指标的解释，(b) 用于帮助我们理解（不）公平性成因的解释，以及 (c) 用于协助我们设计缓解不公平性方法的解释。最后，基于我们的公平性和解释性分类体系，我们揭示了未被发现的文献路径，指出了可作为未来研究宝贵见解的空白。