論文の概要: From Literature to Practice: Exploring Fairness Testing Tools for the Software Industry Adoption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02433v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 04:23:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 20:15:07.495144
• Title: From Literature to Practice: Exploring Fairness Testing Tools for the Software Industry Adoption
• Title（参考訳）: 文学から実践へ - ソフトウェア産業採用のための公正テストツールを探る
• Authors: Thanh Nguyen, Luiz Fernando de Lima, Maria Teresa Badassarre, Ronnie de Souza Santos,
• Abstract要約: 今日の世界では、AIシステムが公平で偏見のないものであることを保証する必要があります。 現在の公平性テストツールは、ソフトウェア開発者をサポートするために大幅な改善が必要である。 新しいツールは、ユーザーフレンドリで、ドキュメントがよく、さまざまな種類のデータを扱うのに十分な柔軟性を持つべきです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.901307724130718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's world, we need to ensure that AI systems are fair and unbiased. Our study looked at tools designed to test the fairness of software to see if they are practical and easy for software developers to use. We found that while some tools are cost-effective and compatible with various programming environments, many are hard to use and lack detailed instructions. They also tend to focus on specific types of data, which limits their usefulness in real-world situations. Overall, current fairness testing tools need significant improvements to better support software developers in creating fair and equitable technology. We suggest that new tools should be user-friendly, well-documented, and flexible enough to handle different kinds of data, helping developers identify and fix biases early in the development process. This will lead to more trustworthy and fair software for everyone.
• Abstract（参考訳）: 今日の世界では、AIシステムが公平で偏見のないものであることを保証する必要があります。 本研究は,ソフトウェア開発者にとって実用的かつ容易かどうかを確認するために,ソフトウェアの公平性をテストするためのツールについて検討した。 いくつかのツールはコスト効率が良く、様々なプログラミング環境と互換性があるが、多くは使用が難しく、詳細な指示が欠けている。 また、特定のタイプのデータに注目する傾向があり、現実の状況における有用性を制限している。 全体として、現在の公平性テストツールは、公正で公平な技術を開発する上で、ソフトウェア開発者を支援するために大幅な改善が必要です。 私たちは、新しいツールはユーザーフレンドリで、ドキュメントがよく、様々な種類のデータを扱うのに十分な柔軟性があり、開発者が開発プロセスの初期段階でバイアスを特定し、修正するのに役立つことを提案します。 これは、誰にとってもより信頼できる公平なソフトウェアに繋がるでしょう。

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