P4.02.3Fairness specification设计
公平目标需在设计前明确选择
别名: 公平规格 · fairness requirement · ex ante fairness
概念解释
公平规格（fairness specification）指把公平目标当作与延迟预算、正确率同级的验收约束，在系统设计之前写成文档：保护属性是什么、采用哪条统计准则、允许的偏差容限、分群体报告的口径、以及放弃了哪些准则与理由。它的对立面是「上线后再说」——模型训完了、出事了，再从现成指标里挑一个系统恰好接近达标的定义宣布合规。
机制
事后补选的定义无法约束已经固化的东西。公平准则的选择决定数据怎么采（分群体评估需要每群体足够的样本，事后发现就补不回来）、标注怎么定义（「成功」标签若继承历史歧视，选什么准则都只是重新分配伤害）、阈值怎么设（错误率均衡可能要求分群体门槛，单阈值管线做不到）。更重要的是激励结构：当选择发生在结果已知之后，人 会天然滑向让自己的系统通过的那条准则，评估从「发现问题」退化为「背书决定」；把选择移到结果产生之前，等于没收这枚事后可调的骰子——这正是所有验收规格（性能、安全）前移的同一逻辑。
边界
事前选择不等于一次定终身：用户构成迁移、群体基础比率变化会让原准则失效，规格必须附带修订触发条件而非被视为永久承诺。探索期产品连决策语义都未定时，强制全套公平规格会变成仪式，可缩窄到「保护属性清单 + 不做自动化决定」的最低档。规格也约束不了未写入的组织目标——若增长指标与公平目标在考核里权重悬殊，文档再完备也会输给考核表；事前规格的效力最终取决于它与发布门禁绑定，而不仅是存在。
怎么落地
- 在模型开发启动前完成一页公平规格：保护属性及其依据、选定准则、容限阈值、分群体评估计划、被拒准则与理由，由产品与法务共同签署。
- 把规格转化为验收项：训练完成后的分群体指标表不达标即阻断发布，与正确率不达标同等效力。
- 为每条规格写修订触发条件：新市场上线、用户构成显著变化、上游数据源更换。
- 验证：审计最近一次上线决策——若被拒准则的指标当时从未被计算，说明规格被绕过；追溯其原因（数据没采、指标没建）并堵上。