负责任数据整理的伦理考量
计算机视觉与模式识别
2023-12-12 v3 人工智能
数据库
机器学习
摘要
以人为中心的计算机视觉(HCCV)数据整理实践常忽视隐私与偏见问题,导致数据集撤回及模型不公平。通过未经同意的网络抓取构建的 HCCV 数据集缺乏用于全面公平性与鲁棒性评估的关键元数据。当前的补救措施是事后性的,缺乏说服性的采纳理由,或未能为恰当应用提供适当语境化。我们的研究聚焦于主动的、领域特定的建议,涵盖目的、隐私与同意、以及多样性,用于整理 HCCV 评估数据集,以解决隐私与偏见问题。我们采用事前反思视角,借鉴当前实践、指南、数据集撤回与审计,来形成我们的考量与建议。
引用
@article{arxiv.2302.03629,
title = {Ethical Considerations for Responsible Data Curation},
author = {Jerone T. A. Andrews and Dora Zhao and William Thong and Apostolos Modas and Orestis Papakyriakopoulos and Alice Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.03629},
year = {2023}
}
备注
NeurIPS 2023 Track on Datasets and Benchmarks (Oral)