FeedbackLogs：将利益相关者反馈记录并纳入机器学习流水线
人机交互
2023-07-31 v1 人工智能
机器学习
摘要
尽管机器学习（ML）流水线影响着越来越多的利益相关者，但关于如何记录与纳入利益相关者输入的研究很少。我们提出FeedbackLogs，作为现有ML流水线文档的附录，以追踪多个利益相关者的输入。每条日志记录关于反馈收集过程、反馈本身以及如何使用反馈来更新ML流水线的重要细节。在本文中，我们引入并形式化了一个收集FeedbackLog的过程。我们还提供了具体用例，其中FeedbackLogs可用作算法审计的证据以及记录基于利益相关者反馈进行更新的工具。
引用
@article{arxiv.2307.15475,
title = {FeedbackLogs: Recording and Incorporating Stakeholder Feedback into Machine Learning Pipelines},
author = {Matthew Barker and Emma Kallina and Dhananjay Ashok and Katherine M. Collins and Ashley Casovan and Adrian Weller and Ameet Talwalkar and Valerie Chen and Umang Bhatt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.15475},
year = {2023}
}