深度分析
RKHS 視角下的公平性不可能性：Pokémon 定理、MMD 與表徵學習限制
本文回顧公平性不可能性的現代理論脈絡，從再生核希爾伯特空間（RKHS）出發，將多種均值公平準則視為條件平均嵌入的線性約束。作者提出 Pokémon 定理，指出任意有限審核清單都無法完全證明兩群體分布相同，並以 MMD 作為殘差檢驗指標，說明公平表徵學習在基率不等時面臨根本限制。
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本文回顧公平性不可能性的現代理論脈絡，從再生核希爾伯特空間（RKHS）出發，將多種均值公平準則視為條件平均嵌入的線性約束。作者提出 Pokémon 定理，指出任意有限審核清單都無法完全證明兩群體分布相同，並以 MMD 作為殘差檢驗指標，說明公平表徵學習在基率不等時面臨根本限制。
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聯邦學習在保護資料本地化的同時，面臨隱私與公平的衝突。研究提出FedPF演算法，將隱私、公平與效用構造成零和博弈，理論證明隱私加強會削弱偏見偵測，實驗顯示可降低42.9%歧視且維持準確度。此外，研究指出公平約束在適度時能提升模型泛化，過度則導致效能下降，凸顯隱私與公平間不可避免的權衡。
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隨著大型語言模型具備代理特性，研究以醫院分診情境模擬兩代理多輪協商。透過對齊與非對齊代理的互動，最終分配達成單獨無法實現的公平標準，顯示公平是去中心化互動的衍生屬性。