Incidente 131: El algoritmo de supervisión del examen de abogacía en línea de California detectó un número inusualmente alto de presuntos tramposos
Descripción: El algoritmo de supervisión utilizado en un examen de la abogacía de California citó a un tercio de miles de postulantes como tramposos, lo que resultó en acusaciones en las que se les pidió a los examinados que demostraran lo contrario sin ver la evidencia incriminatoria en video.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: ExamSoft developed an AI system deployed by California Bar’s Committee of Bar Examiners, which harmed California bar exam takers y flagged California bar exam takers.
Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1
Detalles de la TaxonomíaIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
131
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
1.1. Unfair discrimination and misrepresentation
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- Discrimination and Toxicity
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
AI
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Unintentional
Informes del Incidente
Cronología de Informes
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Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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