考虑基于AI和ML的决策对这些新兴技术的安全和可接受的使用的决策的社会和道德后果至关重要。公平，特别是保证ML决定不会导致对个人或少数群体的歧视。使用因果关系，可以更好地实现和衡量可靠的公平/歧视，从而更好地实现了敏感属性（例如性别，种族，宗教等）之间的因果关系，仅仅是仅仅是关联，例如性别，种族，宗教等（例如，雇用工作，贷款授予等） ）。然而，对因果关系解决公平性的最大障碍是因果模型的不可用（通常表示为因果图）。文献中现有的因果关系方法并不能解决此问题，并假设可获得因果模型。在本文中，我们没有做出这样的假设，并且我们回顾了从可观察数据中发现因果关系的主要算法。这项研究的重点是因果发现及其对公平性的影响。特别是，我们展示了不同的因果发现方法如何导致不同的因果模型，最重要的是，即使因果模型之间的轻微差异如何对公平/歧视结论产生重大影响。通过使用合成和标准公平基准数据集的经验分析来巩固这些结果。这项研究的主要目标是强调因果关系使用因果关系适当解决公平性的因果发现步骤的重要性。
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因果推理在人类如何理解世界并在日常生活中做出决策中具有必不可少的作用。虽然20美元的$ Century Science是因为使因果的主张过于强大且无法实现，但第21美元的$ Century是由因果关系的数学化和引入非确定性原因概念的因果关系的重返标志的。 \ cite {illari2011look}。除了其流行病学，政治和社会科学方面的常见用例外，因果关系对于在法律和日常意义上评估自动决定的公平性至关重要。我们提供了为什么因果关系对于公平评估特别重要的论点和例子。特别是，我们指出了非因果预测的社会影响以及依赖因果主张的法律反歧视过程。最后，我们讨论了在实际情况以及可能的解决方案中应用因果关系的挑战和局限性。
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