論文の概要: Exploring How Machine Learning Practitioners (Try To) Use Fairness Toolkits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06922v2
• Date: Tue, 10 Jan 2023 07:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 16:51:54.086349
• Title: Exploring How Machine Learning Practitioners (Try To) Use Fairness Toolkits
• Title（参考訳）: 機械学習の実践者(Try To)がフェアネスツールキットを使う方法を探る
• Authors: Wesley Hanwen Deng, Manish Nagireddy, Michelle Seng Ah Lee, Jatinder Singh, Zhiwei Steven Wu, Kenneth Holstein, Haiyi Zhu
• Abstract要約: 業界実践者が既存の公正ツールキットでどのように機能するかについて検討する。 フェアネスツールキットが実践者のニーズに対処するいくつかの機会を特定します。 我々は、将来のオープンソースフェアネスツールキットの設計における意味を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.7895677378462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have seen the development of many open-source ML fairness toolkits aimed at helping ML practitioners assess and address unfairness in their systems. However, there has been little research investigating how ML practitioners actually use these toolkits in practice. In this paper, we conducted the first in-depth empirical exploration of how industry practitioners (try to) work with existing fairness toolkits. In particular, we conducted think-aloud interviews to understand how participants learn about and use fairness toolkits, and explored the generality of our findings through an anonymous online survey. We identified several opportunities for fairness toolkits to better address practitioner needs and scaffold them in using toolkits effectively and responsibly. Based on these findings, we highlight implications for the design of future open-source fairness toolkits that can support practitioners in better contextualizing, communicating, and collaborating around ML fairness efforts.
• Abstract（参考訳）: 近年,ML実践者がシステムの不公平さを評価し,対処することを目的とした,オープンソースのMLフェアネスツールキットが数多く開発されている。 しかし、ML実践者が実際にこれらのツールキットをどのように使っているかは、ほとんど研究されていない。 本稿では,産業実践者が既存のフェアネスツールキットでどのように機能するかについて,詳細な実証調査を行った。 特に,参加者がフェアネスツールキットをどのように学習し,活用するかを理解するために,シンク・アラウド・インタビューを実施し,匿名のオンライン調査を通じて調査を行った。 フェアネスツールキットが実践者のニーズに対処し、ツールキットを効果的かつ責任を持って利用する上で足場を構築するためのいくつかの機会を特定した。 これらの知見に基づいて,mlフェアネスの取り組みに関する実践者のコンテクスト化,コミュニケーション,コラボレーションを支援する,将来のオープンソースフェアネスツールキットの設計への示唆を強調する。

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