LLMによるレポート生成を用いた自動因果フェアネス分析
arXiv cs.LG / 2026/5/1
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要点
- この論文は、AutoMLパイプラインのためにデータセットレベルで公平性を自動分析するプロトタイプ「FairMind」を提案しています。
- FairMindは、最近提案された「標準的フェアネスモデル」の仮定を用いることで、保護対象特徴量、交絡因子、媒介変数を考慮した反実仮想クエリにより因果効果として公平性を評価できるようにします。
- データ前処理の後、システムは公平性効果を閉形式で計算し、その結果を基にLLMを活用して検出された公平性の水準を正確に報告します。
- 手法はゼロショット設定で実例とともに示され、LLM単独で直接分析する場合よりも利点があることを示しています。
- さらに、順序尺度の保護変数や連続ターゲットへの拡張、ならびに新しい分解結果についても論じられています。
