公平债务行业实践的初步洞见
软件工程
2024-09-05 v1
摘要
背景：本研究探讨软件专业人员如何在软件行业中识别和解决 AI 系统中的偏见，聚焦实践知识和真实应用。目标：我们旨在了解从事者管理偏见的策略及其对公平债务的影响。方法：我们采用定性研究方法，通过访谈获取行业专业人员的见解，并运用主题分析探索所收集的数据。发现：专业人员通过模型输出差异、人口统计不一致以及训练数据问题来识别偏见。他们使用增强数据管理、模型调整、危机管理、提升团队多样性和伦理分析等策略来解决这些偏见。结论：本文提供了处理公平债务的初始证据，为开发结构化指南以管理 AI 系统中的公平性问题奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2409.02432,
title = {Preliminary Insights on Industry Practices for Addressing Fairness Debt},
author = {Ronnie de Souza Santos and Luiz Fernando de Lima and Maria Teresa Baldassarre and Rodrigo Spinola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.02432},
year = {2024}
}