この記事では、General Incentives-based Framework for Fairness (GIFF) という新しいアプローチを紹介しており、資源配分における公平性を同時に追求する方法を提案しています。一般的に、効率を最適化するエージェントは不公平な結果を生むことが多いため、GIFFはアクションバリュー（Q-）関数を利用して効率と公平を両立させます。具体的には、各アクションに対して局所的な公平性の向上を計算し、裕福なエージェントへの過剰配分を抑制する修正項を導入します。この手法は中心的な制御設定内で形式化されており、仲裁者がGIFF修正Q値を使用して配分問題を解決します。実証評価では、動的ライドシェアリングやホームレス防止、複雑な仕事配分タスクなど様々な分野で、強力なベースラインを上回る性能を示しました。このフレームワークの理論的根拠により、その公平性の代理指標が真の公平性向上の原則的な下限であることが証明されています。