<div dir="ltr">Dear faculty and students,<br><br>We look forward to seeing you this Tuesday, October 4th, at noon in <b>NSH 1507</b> for AI lunch. <b>Please note the room change</b>. To learn more about the seminar and lunch, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">AI Lunch webpage</a>.<br><br>On Tuesday, <a href="https://www.cis.upenn.edu/~jamiemor/" target="_blank">Jamie Morgenstern</a>, a postdoc at UPenn and a CMU alum, will give a talk titled "<span style="color:rgb(33,33,33);font-family:"helvetica neue",helvetica,arial,sans-serif">Towards a Theory of Fairness in Machine Learning</span>."<br><br><b>Abstract:</b> Algorithm design has moved from being a tool used exclusively for designing systems to one used to present people with personalized content, advertisements, and other economic opportunities. Massive amounts of information is recorded about people's online behavior including the websites they visit, the advertisements they click on, their search history, and their IP address. Algorithms then use this information for many purposes: to choose which prices to quote individuals for airline tickets, which advertisements to show them, and even which news stories to promote. These systems create new challenges for algorithm design. When a person's behavior influences the prices they may face in the future, they may have a strong incentive to modify their behavior to improve their long-term utility; therefore, these algorithms' performance should be resilient to strategic manipulation. Furthermore, when an algorithm makes choices that affect people's everyday lives, the effects of these choices raise ethical concerns such as whether the algorithm's behavior violates individuals' privacy or whether the algorithm treats people fairly.<br><br><b>Speaker bio:</b> Jamie Morgenstern is a Warren Center postdoctoral fellow in Computer Science and Economics at the University of Pennsylvania. She received her Ph.D. in Computer Science from Carnegie Mellon University in 2015, and her B.S. in Computer Science and B.A. in Mathematics from the University of Chicago in 2010. Her research focuses on machine learning for mechanism design, fairness in machine learning, and algorithmic game theory. She received a Microsoft Women's Research Scholarship, an NSF Graduate Research Fellowship, and a Simons Award for Graduate Students in Theoretical Computer Science.<br><br>Best,<br>Ellen and Ariel<br></div>