以福利為導向的機器學習：從羅盤到鏡頭再到路線圖
arXiv - Computers and SocietyNir Rosenfeld, Haifeng Xu
主張將社會福利納入機器學習核心原則，補充傳統優化、泛化與可表達性，促進社會福祉。
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AI 重點 1
將社會福利納入評估指標，可避免算法偏見與不公平。
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傳統指標如準確率忽視不同群體的福祉，導致偏見加劇。將福利視為核心可促使設計者考慮公平、包容，改變對模型效能的評估方式。
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福利視角將機器學習視為公共政策工具，強調跨學科合作。
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此觀點將 ML 與社會科學、倫理學結合，促使研究者與政策制定者共同制定可持續、負責任的技術路線圖，提升實務落地可信度。
核心研究發現
- 1
機器學習在社會環境中提升準確度並不必然帶來更佳社會結果。
- 2
福利經濟學提供資源配置框架，可用於評估機器學習對自利代理人的影響。
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將福利作為額外核心標準，可在算法設計、研究與實務中提供方向，與優化、泛化、可表達性並行。
對教育工作者的啟發
實務工作者可先將福利指標納入模型評估，設計公平度量；在資料蒐集階段考慮社群需求，避免資料偏差；在部署前進行社會影響評估，確保算法對弱勢群體不造成負面效應；同時建立跨領域工作小組，將倫理、法律與技術專家聚合，形成可持續的開發流程。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Welfare as a Guiding Principle for Machine Learning -- From Compass, to Lens, to Roadmap
- 作者：
- Nir Rosenfeld, Haifeng Xu
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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