Incorporare il feedback degli stakeholder nello sviluppo del machine learning

Il machine learning (ML) sta diventando una parte sempre più grande delle nostre vite, influenzando molte persone in vari modi. Man mano che questi sistemi crescono, è importante considerare come il feedback di chi li userà o ne sarà impattato venga raccolto e utilizzato. Questo pezzo parla di come tenere traccia di questo feedback e integrarlo nello sviluppo dei modelli di ML.

#L'importanza del feedback degli stakeholder

Gli stakeholder sono persone che sono interessate ai modelli di ML o che partecipano alla loro creazione. I loro punti di vista sono fondamentali, ma spesso non vengono considerati a dovere. Chi costruisce e gestisce questi modelli, come ingegneri e data scientist, a volte trascura i pensieri e le preoccupazioni degli stakeholder. Questo può creare delle lacune nel processo di sviluppo del modello.

Quando gli stakeholder forniscono input su ciò di cui hanno bisogno o ciò che ritengono vitale, questo può aiutare a plasmare modelli migliori che soddisfano i requisiti e le aspettative degli utenti. Pertanto, documentare come viene raccolto il feedback e come cambia la pipeline-il processo dalla raccolta dei dati al deployment del modello-è essenziale. Questa documentazione consente a chi è coinvolto di spiegare perché sono state prese determinate decisioni, rendendo più facile seguire le regole e essere trasparenti.

#Pratiche di documentazione attuali

La maggior parte della documentazione esistente si concentra su fornire un'istantanea del modello in un determinato momento. Esempi di questi strumenti includono le Model Cards, che forniscono informazioni su come è stato costruito un modello, e le FactSheets, che dettagliano le fasi di sviluppo del modello. Tuttavia, questi documenti non catturano il processo continuo di interazione con gli stakeholder e l'aggiustamento dei modelli in base ai loro feedback.

#Introduzione di un nuovo approccio

Proponiamo un metodo strutturato per registrare e utilizzare il feedback degli stakeholder durante lo sviluppo dei modelli di ML. Questo metodo documenta ogni passo nella raccolta e applicazione del feedback, risultando in un registro più dinamico che mostra come un modello evolve nel tempo.

#Componenti della nuova documentazione

Suggeriamo di utilizzare un template che consiste in tre parti principali:

1. Punto di partenza: Questa sezione rappresenta lo stato del modello di ML prima che venga raccolto il feedback degli stakeholder. Include informazioni sui set di dati utilizzati, sui modelli in fase di sviluppo e sulle metriche che verranno utilizzate per misurare il successo.

2. Registrazioni: Questa sezione annota le interazioni con gli stakeholder. Ogni registrazione cattura la richiesta di feedback, l'input dello stakeholder e come quel feedback ha portato a cambiamenti nel modello. Qui viene documentata la natura iterativa della raccolta del feedback.

3. Riepilogo finale: Alla fine del processo, questa sezione riassume lo stato del modello dopo che il feedback è stato incorporato. Dettaglia quali dati e modelli sono in uso e come sono cambiate le metriche di prestazione.

Questa documentazione strutturata consente un tracciamento coerente di come i modelli sono stati adattati in base all'input degli stakeholder.

#Raccogliere feedback in modo efficace

Per implementare questo approccio, è fondamentale interagire con gli stakeholder in modo appropriato. Identificare chi chiedere feedback è il primo passo. Gli stakeholder possono includere membri interni del team o parti esterne come utenti, funzionari della conformità e organi di regolamentazione.

Il modo in cui le informazioni vengono presentate agli stakeholder può influenzare significativamente la qualità del feedback. I professionisti devono considerare quali dettagli sono necessari affinché gli stakeholder forniscano input significativi. Questo potrebbe includere la condivisione delle metriche del modello o la fornitura di un prototipo con cui interagire.

#Diversi tipi di feedback

Gli stakeholder possono offrire vari tipi di feedback, a seconda dei loro ruoli:

• Utenti finali: Possono condividere intuizioni su quanto bene un modello soddisfi le loro esigenze o preoccupazioni riguardo comportamenti indesiderati.

• Regolatori: Il loro feedback riguarda in genere la conformità alle leggi e ai regolamenti.

• Esperti di settore: Questi stakeholder possono fornire consigli tecnici e contesto per informare lo sviluppo del modello.

#Incorporare il feedback nel modello

Una volta raccolto il feedback, i professionisti devono decidere come integrarlo nel modello. Il feedback potrebbe portare a diversi tipi di aggiornamenti, tra cui:

• Aggiornamenti del modello: Cambiamenti diretti al modello, come la modifica del set di dati o l'aggiustamento della funzione di perdita (che misura quanto bene il modello sta funzionando).

• Aggiornamenti dell'ecosistema: Cambiamenti che influenzano il contesto più ampio in cui opera il modello, come l'aggiornamento della documentazione o il miglioramento delle interfacce utente per migliorare l'esperienza dell'utente.

Il processo di aggiornamento deve essere documentato per mostrare come ogni pezzo di feedback è stato utilizzato per migliorare il modello.

#Misurare l'impatto degli aggiornamenti

È essenziale valutare l'effetto degli aggiornamenti apportati in risposta al feedback. I professionisti dovrebbero tenere traccia delle metriche rilevanti e prendersi il tempo per valutare come i cambiamenti migliorano le prestazioni del modello. Questo crea una chiara connessione tra l'input degli stakeholder e i risultati del modello.

#Sfide nell'implementazione

Il processo di integrazione del feedback degli stakeholder non è privo di difficoltà. Alcune sfide includono:

• Accesso al registro: Determinare chi può visualizzare e modificare i record di feedback è fondamentale per mantenere la trasparenza.

• Scalabilità: Man mano che diversi team producono numerosi record, gestire queste voci può diventare complicato.

• Compromessi logistici: Trovare un equilibrio tra fornire informazioni dettagliate e minimizzare il carico di lavoro per i professionisti può essere difficile.

#Applicazioni nel mondo reale

Per dimostrare la praticità di questo metodo di raccolta del feedback, abbiamo esplorato alcuni casi studio provenienti da diverse industrie. Ogni caso fornisce spunti su come il feedback degli stakeholder è stato documentato e utilizzato per migliorare i modelli di ML.

#Caso studio 1: Assistente conversazionale per pazienti asmatici

In questo esempio, un'organizzazione sanitaria ha lavorato per sviluppare un assistente conversazionale per pazienti asmatici. Attraverso interazioni con i clinici, il team ha raccolto feedback su quali domande erano importanti che l'agente facesse ai pazienti. Documentando questo feedback, il progetto è stato in grado di adattare le capacità dell'agente per soddisfare meglio le esigenze dei pazienti.

#Caso studio 2: Riconoscimento delle immagini per veicoli automotive

Un team che lavora sulla tecnologia di riconoscimento delle immagini ha cercato l'approvazione regolatoria. Hanno consultato valutatori esterni per identificare i benchmark di prestazione minimi. Tenendo un registro del feedback e degli aggiornamenti apportati al modello, il team è stato in grado di dimostrare come hanno rispettato gli standard normativi.

#Caso studio 3: Sistema di raccomandazione di contenuti per TV

In questo scenario, un servizio di streaming mirava a migliorare l'esperienza dell'utente personalizzando le raccomandazioni di contenuto. Raccogliendo e analizzando il feedback degli utenti, il team ha identificato aree di miglioramento che hanno portato a un maggiore coinvolgimento con le raccomandazioni.

#Dimostrare lo strumento di registrazione del feedback

Per facilitare il processo di raccolta e registrazione del feedback, è stato creato uno strumento user-friendly. Questo strumento consente ai professionisti di documentare facilmente le loro interazioni con gli stakeholder e tenere traccia degli aggiornamenti necessari.

Lo strumento presenta un'interfaccia web per consentire agli stakeholder di fornire feedback e un'interfaccia a riga di comando (CLI) per i professionisti per gestire i loro aggiornamenti. Questo approccio duale garantisce una documentazione approfondita che può adattarsi a diverse esigenze del team.

#Conclusione

Integrare il feedback degli stakeholder nel processo di sviluppo del ML è cruciale per creare modelli migliori e più efficaci. Stabilendo un modo sistematico di registrare e utilizzare questo feedback, i professionisti possono rispondere alle esigenze degli utenti, rispettare le normative e, in ultima analisi, creare modelli più affidabili ed efficienti.

La struttura di documentazione proposta offre un quadro chiaro su come viene raccolto e utilizzato il feedback, incoraggiando una comunicazione continua con gli stakeholder. Man mano che la tecnologia ML continua a evolversi, sfruttare le intuizioni di gruppi diversi sarà fondamentale per plasmare il futuro dello sviluppo responsabile dell'IA.