論文の概要: Preliminary Insights on Industry Practices for Addressing Fairness Debt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02432v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 04:18:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 20:15:07.498021
• Title: Preliminary Insights on Industry Practices for Addressing Fairness Debt
• Title（参考訳）: 公正債務問題に対する産業実践に関する予備的考察
• Authors: Ronnie de Souza Santos, Luiz Fernando de Lima, Maria Teresa Baldassarre, Rodrigo Spinola,
• Abstract要約: 本研究は,ソフトウェア業界のAIシステムにおいて,ソフトウェアプロフェッショナルがバイアスを特定し,対処する方法について検討する。 本稿では,公正性負債に関する最初の証拠を提示し,AIシステムにおける公平性に関連する問題を管理するための構造化ガイドラインの開発基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.546982900370235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context: This study explores how software professionals identify and address biases in AI systems within the software industry, focusing on practical knowledge and real-world applications. Goal: We aimed to understand the strategies employed by practitioners to manage bias and their implications for fairness debt. Method: We used a qualitative research method, gathering insights from industry professionals through interviews and employing thematic analysis to explore the collected data. Findings: Professionals identify biases through discrepancies in model outputs, demographic inconsistencies, and issues with training data. They address these biases using strategies such as enhanced data management, model adjustments, crisis management, improving team diversity, and ethical analysis. Conclusion: Our paper presents initial evidence on addressing fairness debt and provides a foundation for developing structured guidelines to manage fairness-related issues in AI systems.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: この研究は、ソフトウェアプロフェッショナルがソフトウェア業界内のAIシステムのバイアスを識別し、対処し、実践的な知識と現実世界のアプリケーションに焦点を当てる方法について調査する。 Goal: 実践者によるバイアス管理の戦略と,公平な負債に対するその影響を理解することを目的としています。 方法: 質的研究手法を用いて, 業界専門家からの洞察をインタビューを通じて収集し, テーマ分析を用いて収集したデータを探索した。 発見: 専門家は、モデルアウトプットの相違、人口統計上の矛盾、トレーニングデータに関する問題を通じてバイアスを識別する。 彼らは、データ管理の強化、モデル調整、危機管理、チームの多様性の改善、倫理的分析といった戦略を使って、これらのバイアスに対処する。 結論:本論文は,公正性負債に関する最初の証拠を提示し,AIシステムにおける公平性に関連する問題を管理するための構造化ガイドライン開発のための基盤を提供する。

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