Exibir código-fonte para Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning


Reune desde 2014, um crescente número de pesquisadores e profissionais preocupados com justiça, responsabilidade e transparência no aprendizado de máquina.

Os últimos anos têm visto o crescente reconhecimento de que o aprendizado de máquina gera novos desafios para evitar a discriminação, para garantir o processo correto e a compreensibilidade na tomada de decisões. Em particular, formuladores de políticas, reguladores e defensores expressaram temores sobre o impacto potencialmente discriminatório do aprendizado de máquina, com muitos exigindo mais pesquisas técnicas sobre os perigos de inadvertidamente codificar preconceitos em decisões automatizadas.

Ao mesmo tempo, há um alarme cada vez maior de que a complexidade do aprendizado de máquina pode reduzir a justificativa para decisões consequentes para “o algoritmo me fez fazer isso”.

O evento anual fornece aos pesquisadores um local para explorar como caracterizar e abordar esses problemas com métodos computacionalmente rigorosos.