論文の概要: Investigating Practices and Opportunities for Cross-functional Collaboration around AI Fairness in Industry Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06542v1
• Date: Sat, 10 Jun 2023 23:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 18:27:14.041723
• Title: Investigating Practices and Opportunities for Cross-functional Collaboration around AI Fairness in Industry Practice
• Title（参考訳）: 産業におけるAIフェアネスをめぐるクロスファンクショナルコラボレーションの実践と機会
• Authors: Wesley Hanwen Deng, Nur Yildirim, Monica Chang, Motahhare Eslami, Ken Holstein, Michael Madaio
• Abstract要約: 新たな研究機関は、AI設計と開発における公平性の問題に対処する上で、非効果的なクロスファンクショナルコラボレーションが大きな障壁であることを示している。 我々は17社からさまざまな役割を担った23人の業界実践者を対象に,一連のインタビューとデザインワークショップを開催した。 実践者は、役割間のAIフェアネスに関する理解、文脈化、評価の摩擦を克服するために、ブリッジ作業に従事していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.979734542685447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An emerging body of research indicates that ineffective cross-functional collaboration -- the interdisciplinary work done by industry practitioners across roles -- represents a major barrier to addressing issues of fairness in AI design and development. In this research, we sought to better understand practitioners' current practices and tactics to enact cross-functional collaboration for AI fairness, in order to identify opportunities to support more effective collaboration. We conducted a series of interviews and design workshops with 23 industry practitioners spanning various roles from 17 companies. We found that practitioners engaged in bridging work to overcome frictions in understanding, contextualization, and evaluation around AI fairness across roles. In addition, in organizational contexts with a lack of resources and incentives for fairness work, practitioners often piggybacked on existing requirements (e.g., for privacy assessments) and AI development norms (e.g., the use of quantitative evaluation metrics), although they worry that these tactics may be fundamentally compromised. Finally, we draw attention to the invisible labor that practitioners take on as part of this bridging and piggybacking work to enact interdisciplinary collaboration for fairness. We close by discussing opportunities for both FAccT researchers and AI practitioners to better support cross-functional collaboration for fairness in the design and development of AI systems.
• Abstract（参考訳）: 新たな研究機関は、AI設計と開発における公平性の問題に対処する上で、非効果的なクロスファンクショナルコラボレーション(業界関係者による役割横断の学際的な作業)が大きな障壁であることを示している。 本研究では,AIフェアネスのためのクロスファンクショナルコラボレーションを実現するための実践者の現在の実践と戦術をより理解し,より効果的なコラボレーションを支援する機会を特定することを目的とした。 17社からさまざまな役割を担った23の業界実践者を対象に,一連のインタビューとデザインワークショップを開催した。 実践者は、役割間のAIフェアネスに関する理解、文脈化、評価の摩擦を克服するために、ブリッジ作業に従事していることがわかった。 さらに、フェアネスワークのためのリソースやインセンティブが不足している組織的文脈では、実践者はしばしば既存の要件(プライバシー評価など)とAI開発規範(量的評価基準の使用など)に悩まされるが、これらの戦術が根本的に損なわれる恐れがある。 最後に,このブリッジングとピギーバックの作業の一環として実践者が引き受ける,不公平のための学際的なコラボレーションを実践する見えない労働に注意を向ける。 FAccTの研究者とAI実践者の両方が、AIシステムの設計と開発における公正性のためのクロスファンクショナルなコラボレーションをよりよくサポートする機会について、議論を締めくくった。

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