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에이전트가 유리한 결과를 얻기 위해 주변 동료를 모방하는 '개인적 공정성 인지 전략적 분류(IFSC)' 프레임워크를 제안합니다. 기존의 독립적 조작 가정을 넘어, 상호 의존적인 동료 모방 행동을 모델링하여 공정성을 개선하는 연구입니다.
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원문 바로가기전략적 분류 (Strategic Classification, SC)는 에이전트(agents)가 예측 모델로부터 유리한 결정을 얻기 위해 자신의 특징(features)을 조작하는 시나리오를 조사합니다. 기존의 공정성 인지 SC 접근 방식은 주로 집단 공정성 (group fairness)에 초점을 맞추며, 일반적으로 에이전트들이 독립적으로 반응한다고 가정합니다. 그러나 유사한 개인들이 유사한 결과를 받도록 보장하는 개인적 공정성 (individual fairness)이 요구될 때, 에이전트의 조작은 상호 의존적이 됩니다. 즉, 에이전트가 선호하는 조작은 주변 이웃의 결과에 따라 달라집니다. 이는 고전적인 SC 공식과 공정성 인지 의사결정 설정 사이의 불일치를 유발하며, 이 설정에서는 독립적인 모델이 전략적 조작을 더 이상 정확하게 특징짓지 못합니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 개인적 공정성에서 발생하는 동료 주도형 조작을 모델링하는 프레임워크인 개인적 공정성 인지 전략적 분류 (Individual Fairness-aware Strategic Classification, IFSC)를 소개합니다. 여기서 에이전트는 유리한 결과를 얻기 위해 긍정적인 결정을 받은 인근 동료를 모방합니다. IFSC는 전략적 조작을 가시적인 수락된 동료를 향한 유사성 기반 모방 (similarity-based imitation)으로 특징짓고, 결과적으로 발생하는 조작 후 분포 (post-manipulation distributions) 하에서 분류기 (classifiers)를 학습합니다. 동료 관찰 가능성 (peer observability)의 불확실성을 고려하기 위해, IFSC는 조작 시뮬레이션 중에 확률적 섭동 (stochastic perturbations)을 도입하는 강건한 학습 (robust learning) 프로세스를 채택합니다. 합성 데이터셋 및 실제 데이터셋에 대한 실험을 통해 IFSC가 개인적 공정성 일관성을 개선하고 모방으로 인한 왜곡을 완화함을 입증합니다.