Application of Machine Learning for Ethical Decision-Making

Abstract

This paper presents a conceptual and methodological framework for applying machine learning in managerial decision support systems to improve ethical outcomes. We review key fairness, explainability, privacy, and accountability methods, propose an integrated architecture that embeds ethical constraints within machine learning pipelines, and discuss governance frameworks for ensuring responsible deployment. The contribution is a roadmap for integrating ethical machine learning into organizational decision-making.

Ця робота представляє концептуальну та методологічну основу для застосування машинного навчання в системах підтримки управлінських рішень з метою покращення етичних результатів. Ми розглядаємо ключові методи справедливості, пояснюваності, конфіденційності та підзвітності, пропонуємо інтегровану архітектуру, яка вбудовує етичні обмеження в конвеєри машинного навчання, та обговорюємо рамкові основи управління для забезпечення відповідального впровадження. Внеском є дорожня карта для інтеграції етичного машинного навчання в організаційне прийняття рішень.