我校研究交流

采购政策:机器学习行政程序

星期三,2019年9月18日
下午12:00至下午2:00
迪尔德丽·马利根

在各级政府,官员合同对于采用机器学习技术系统 - 即不使用明确的指示,依靠模式和推理,而不是执行任务的系统。这些系统经常取代以前由政策制定者或单个前端政府雇员行使与没有任何相似之处代理公司人员的推理过程不透明的逻辑判断。然而,由于机构获得通过政府采购过程中,这些系统,他们和公众很少有投入 - 甚至是皇冠体育知识 - 他们的设计或如何清楚,设计对齐与公共目标和价值观。

这次谈话解释说,有关目标,价值,风险,确定性,并在机器学习系统设计中固有的案件逐案自由裁量权的消灭决策制定政策的方式 - 不只是一次,他们设计的时候,但随着时间的推移,他们适应和改变。当采用这些系统是由采购管辖,他们嵌入政策得到很少或没有机构或外部专家超出了由供应商提供。没有公众的参与,没有理由审议,并没有事实的记录。设计决定都留给民营第三方开发者。为政府决策责任退位。

我认为从采购心态转会到决策心态。当政策决定是通过制度设计制造,工艺适合于实质性的行政裁决时,应使用:即培育商议这反映了理性和合理的专业知识通知技术专家的需求,并为公众参与和政治问责民主要求的过程。具体而言,我建议行政执法,以引导通过机器学习的治理框架,描述了嵌入在机器学习系统设计中的政策选择特定的方式失败禁止任意和反复无常的机构动作的禁止不在一个有理有据的决策过程,无论报名的专业知识需要约理性讨论,与合理性,这样的选择,并使可见正在作出的政治选择。

最后,我草绘满足禁止任意和反复无常的行为,禁止机器学习收养过程模型。我探索由机构可能争取的专业技术和解决系统透明度的问题,满足行政法对合理的专家讨论技术专家的需求的过程。我进一步提出了机构和工程设计解决方案,决策透明度的挑战,同时提供过程范例,以确保公共投入和政治监督所要求的“政治能见度”。在这样做,我也建议使用“可竞争设计”的重要性 - 设计暴露值载货的功能和参数,并提供了系统开发和部署反复人工参与。同时,这些机构和设计方法进一步既行政法的专家治国和民主的任务。

迪尔德丽·马利根 是副教授的隐私,公正,人权,网络安全,技术和管理工作的信息,学校,和值设计。

 

在我校研究交流提供我校教师和博士学生有机会学习,讨论,并有助于研究在学校发展,在整个园区,并在该地区。

会议是开放给我校的教师,我校博士学生,学校我访问学者,并邀请客人。

午餐,对于那些谁已经报名,将在12:00。会谈开始于12:30,我们尝试1:45和2:00之间的包。

最近更新时间:

2019年9月11日