机器学习会议评审过程中的若干伦理问题
机器学习
2021-06-03 v1 机器学习
摘要
机器学习界近期的成功导致提交至会议的论文数量急剧增加。这一增长使得这些会议当前所用评审过程中受到影响的若干问题更加凸显。评审过程存在若干可能损害科学研究本质的问题，科学研究本应完全客观、非政治化、无偏倚且免于不端行为（如剽窃、作弊、不当影响和 other improprieties）。本工作中，我们研究审稿人招募、双盲过程被破坏、欺诈行为、数值评分中的偏倚以及附录现象（即越来越多地在论文附录部分发表结果）等问题。针对每个问题，我们提供简要描述与可能的解决方案。本工作的目标是提升机器学习界对这些问题的意识。
引用
@article{arxiv.2106.00810,
title = {Some Ethical Issues in the Review Process of Machine Learning Conferences},
author = {Alessio Russo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.00810},
year = {2021}
}