面向数据公平性的目标学习推断

评估模型从训练数据继承的公平性，并量化相应统计不确定性。

推荐理由：研究对象从固定模型在不同测试集上的公平差异，转向训练数据本身传递的不公平及其不确定性；这有助于把责任追溯到数据生成环节。