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检索条件"主题词=ML development and deployment pipeline"

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排序：

Towards a multi-stakeholder value-based assessment framework for algorithmic systems 22

Towards a multi-stakeholder value-based assessment framework...

引用

5th ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, FAccT 2022

作者： Yurrita, Mireia Murray-Rust, Dave Balayn, Agathe Bozzon, Alessandro Human Information Communication Design Delft University of Technology Netherlands Web Information Systems Tu Delft Netherlands Knowledge and Intelligence Design Tu Delft Netherlands

ISBN: (纸本)9781450393522

In an effort to regulate Machine Learning-driven (ml) systems, current auditing processes mostly focus on detecting harmful algorithmic biases. While these strategies have proven to be impactful, some values outlined in documents dealing with ethics in ml-driven systems are still underrepresented in auditing processes. Such unaddressed values mainly deal with contextual factors that cannot be easily quantified. In this paper, we develop a value-based assessment framework that is not limited to bias auditing and that covers prominent ethical principles for algorithmic systems. Our framework presents a circular arrangement of values with two bipolar dimensions that make common motivations and potential tensions explicit. In order to operationalize these high-level principles, values are then broken down into specific criteria and their manifestations. However, some of these value-specific criteria are mutually exclusive and require negotiation. As opposed to some other auditing frameworks that merely rely on ml researchers' and practitioners' input, we argue that it is necessary to include stakeholders that present diverse standpoints to systematically negotiate and consolidate value and criteria tensions. To that end, we map stakeholders with different insight needs, and assign tailored means for communicating value manifestations to them. We, therefore, contribute to current ml auditing practices with an assessment framework that visualizes closeness and tensions between values and we give guidelines on how to operationalize them, while opening up the evaluation and deliberation process to a wide range of stakeholders. © 2022 Owner/Author.

关键词： ml development and deployment pipeline

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