Towards Better Evaluation and Understanding of Group Fairness in AI
- Promovendus/a
- Defrance, Marybeth
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
- Curriculum
- Master of Computer Science Engineering, Universiteit Gent, 2022
- Academische graad
- Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
- Taal proefschrift
- Engels
- Vertaling titel
- Betere evaluatie van en inzicht in group fairness in AI
- Promotor(en)
- prof. Tijl De Bie, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Jefrey Lijffijt, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
- Examencommissie
- voorzitter prof. Rik Van de Walle (prodecaan en ererector) - prof. Toon Calders, Universiteit Antwerpen - prof. Femke De Backere, vakgroep Informatietechnologie - prof. Aleksandra Pizurica, Vakgroep Telecommunicatie en Informatieverwerking - prof. Hilde Weerts, Technische Universiteit Eindhoven (Nederland) - promotor prof. Tijl De Bie, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - promotor prof. Jefrey Lijffijt, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Korte beschrijving
Dit doctoraat situeert zich binnen het snel groeiende onderzoeksveld rond fairness in artificiële intelligentie, dat onderzoekt hoe AI-systemen op een rechtvaardige manier kunnen worden ingezet. Hoewel AI steeds vaker wordt gebruikt in domeinen zoals onderwijs, gezondheidszorg, financiën en justitie, bestaat er nog veel onduidelijkheid over hoe eerlijkheid in zulke systemen moet worden gedefinieerd, gemeten en geëvalueerd. Verschillende opvattingen over fairness leiden vaak tot tegenstrijdige conclusies, waardoor het moeilijk is om te bepalen wanneer een AI-systeem daadwerkelijk eerlijk is. Het onderzoek draagt bij aan een beter begrip van deze complexiteit door fairness niet alleen te benaderen als een technisch probleem, maar ook als een concept dat afhankelijk is van context, waarden en maatschappelijke keuzes. Het verduidelijkt de relaties tussen verschillende fairnessmaatstaven, bevordert meer transparantie in de ontwikkeling en evaluatie van bias-mitigatietechnieken en stelt bestaande aannames binnen het vakgebied kritisch in vraag, waaronder de veronderstelling dat meer fairness noodzakelijk ten koste gaat van prestaties. Door theoretische inzichten te combineren met praktische evaluatiemethoden levert het proefschrift bouwstenen voor een meer volwassen onderzoeksveld. Het ondersteunt onderzoekers en practitioners bij het ontwikkelen, vergelijken en toepassen van fairnessmethoden en benadrukt tegelijk dat eerlijkheid in AI niet uitsluitend een technische uitdaging is, maar ook een ethische en maatschappelijke verantwoordelijkheid.
Praktisch
- Datum
- Maandag 31 augustus 2026, 14:00
- Locatie
- auditorium E, T2 (Technicum blok 2), tweede verdieping, campus UFO, Sint-Pietersnieuwstraat 41, 9000 Gent
- Livestream
- Volg online
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@ugent.be