Test-Time Collective Action: Proxy-Based Perturbations for Correcting Algorithmic Harms
机器学习系统在特定子群上表现不佳时,受影响的用户通常无法自行纠正这些差异,只能依赖平台层面的修复。现有算法公平性方法主要采用提供者为中心的策略,用户面对不公时缺乏外部杠杆。近期算法集体行动研究表明,协调的用户可以引导算法系统朝向集体目标,但
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