As machine learning (ML) components become increasingly integrated into software systems, the emphasis on the ethical or responsible aspects of their use has grown significantly. This includes building ML-based systems that adhere to human-centric requirements, such as fairness, privacy, explainability, well-being, transparency and human values. Meeting these human-centric requirements is not only essential for maintaining public trust but also a key factor determining the success of ML-based systems. However, as these requirements are dynamic in nature and continually evolve, pre-deployment monitoring of these models often proves insufficient to establish and sustain trust in ML components. Runtime monitoring approaches for ML are potentially valuable solutions to this problem. Existing state-of-the-art techniques often fall short as they seldom consider more than one human-centric requirement, typically focusing on fairness, safety, and trust. The technical expertise and effort required to set up a monitoring system are also challenging. In my PhD research, I propose a novel approach for the runtime monitoring of multiple human-centric requirements. This approach leverages model-driven engineering to more comprehensively monitor ML components. This doctoral symposium paper outlines the motivation for my PhD work, a potential solution, progress so far and future plans.


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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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