Potentialen för system för maskininlärning (ML) att förstärka sociala orättvisor och orättvisa får allt större populär och akademisk uppmärksamhet. En våg av senaste tidens arbete har fokuserat på utvecklingen av algoritmiska verktyg för att bedöma och mildra sådan orättvisa. För att dessa verktyg ska få en positiv inverkan på branschpraxisen är det dock av avgörande betydelse att deras utformning blir informerad genom en förståelse för verkliga behov. Genom 35 halvstrukturerade intervjuer och en anonym undersökning av 267 ML-utövare genomför vi den första systematiska utredningen av kommersiella produktteams utmaningar och behov av stöd för att utveckla rättvisare ML-system. Vi identifierar områden för anpassning och koppling mellan de utmaningar som branschutövare ställs inför och lösningar som föreslås i den rättvisa forskningslitteraturen ML. Baserat på dessa resultat lyfter vi fram riktlinjer för framtida ML- och HCI-forskning som bättre tillgodoser branschens behov.
REF genomför en systematisk undersökning av kommersiella produktteams utmaningar och behov när det gäller att utveckla rättvisare ML-system genom halvstrukturerade intervjuer.
Improving fairness in machine learning systems: What do industry practitioners need?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}