改进机器学习系统中的公平性：行业从业者需要什么？

机器学习（ML）系统放大社会不平等和不公平的潜力正受到越来越多的公众和学术关注。最近的一系列工作集中在开发算法工具以评估和减轻这种不公平性。然而，如果这些工具要在工业实践中产生积极影响，那么它们的设计必须基于对现实世界需求的理解。通过35次半结构化访谈和对267名ML从业人员的匿名调查，我们进行了首次系统性的调查，以了解商业产品团队在开发更公平的ML系统时面临的挑战和支持需求。我们确定了实践团队面临的挑战与公平ML研究文献中提出的解决方案之间的契合点和脱节点。基于这些发现，我们强调了未来ML和HCI研究的方向，以更好地满足从业人员的需求。