量化公平性——面向均衡赛博网络社会的设计框架
系统与控制
2026-04-14 v1 系统与控制
摘要
近年来计算机科学、人工智能以及控制系统的快速发展催化了赛博网络社会的出现，算法在决策过程中发挥着越来越重要的作用，几乎影响人们的日常生活方方面面。算法决策扩展到几乎所有行业，政府部门的关键基础设施，并塑造了人们的生活现实以及社交互动和沟通的根本结构。除了提高效率、减少腐败的巨大潜力外，误指定的赛博网络系统可能造成社会不平等、系统性歧视以及反乌托邦式的、极权主义的社会。公平性是赛博网络系统设计中的关键组成部分，有助于促进自私个体之间的合作，实现系统层面的更好结果，应对公众抵抗，赢得对规则和制度的信任与接受，将自我强化的贫困循环通过社会流动性打破，通过包容性实现激励、贡献和满足感，以增加群体间的社会凝聚力，最终改善生活质量。对公平性的量化描述对于反映算法中的公平性至关重要，但仅有少数公平性文献提供此类措施；现有文献中的量化措施要么过于特定于应用，要么存在不可取的特征，或不具备意识形态中立性。因此，本文提出一种量化的、交易性的、分配性的公平性框架，使其能够系统地设计社会可行的决策系统。此外，本文强调在设计面向均衡赛博网络社会的算法时，公平性和透明性的重要性。
引用
@article{arxiv.2411.13184,
title = {Quantitative Fairness -- A Framework For The Design Of Equitable Cybernetic Societies},
author = {Kevin Riehl and Michail Makridis and Anastasios Kouvelas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.13184},
year = {2026}
}