Every year at NeurIPS, machine learning researchers gather and discuss exciting applications of machine learning in areas such as public health, disaster response, climate change, education, and more. However, many of these same researchers are expressing growing concern about applications of machine learning for surveillance (Nanayakkara et al., 2021). This paper presents a brief overview of strategies for resisting these surveillance technologies and calls for greater collaboration between machine learning and human-computer interaction researchers to address the threats that these technologies pose.


翻译:每年在NeurIPS,机器学习研究人员收集和讨论机器学习在公共卫生、救灾、气候变化、教育等领域的令人兴奋的应用,然而,许多同样的研究人员对机器学习用于监测的情况日益表示关切(Nanayakkara等人,2021年),本文简要概述了抵制这些监视技术的战略,呼吁加强机器学习和人类计算机互动研究人员之间的合作,以应对这些技术构成的威胁。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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