Incidente 1353: Según informes, la aplicación de reconocimiento facial de ICE, Fortify Mobile, identificó erróneamente a una mujer dos veces durante la aplicación de la ley migratoria en Oregón.
Descripción: Durante un operativo de control migratorio en Oregón, agentes del Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) de Estados Unidos utilizaron la aplicación de reconocimiento facial Mobile Fortify para identificar a una mujer detenida. El sistema, según se informa, arrojó dos identidades diferentes e incorrectas para la misma persona en escaneos separados.
Editor Notes: Timeline note: The incident ID date of 10/15/2025 is an approximation. The precise day of the misidentification incident in Oregon is not publicly reported, but multiple sources indicate that the incident occurred in October 2025. Mobile Fortify was reportedly integrated into ICE operations on May 20, 2025. The 404 Media report first documenting the misidentification was published on January 19, 2026, and the corresponding incident ID was created on January 31, 2026.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: United States Department of Homeland Security developed an AI system deployed by United States Immigration and Customs Enforcement y United States Customs and Border Protection, which harmed Individuals subject to immigration enforcement y Unnamed woman detained by United States Immigration and Customs Enforcement.
Sistema de IA presuntamente implicado: Mobile Fortify
Estadísticas de incidentes
ID
1353
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2025-10-15
Editores
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
7.3. Lack of capability or robustness
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.
- AI system safety, failures, and limitations
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
Loading...
Cuando las autoridades utilizaron la aplicación de reconocimiento facial del Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) en una mujer detenida para intentar determinar su identidad y estatus migratorio, esta arrojó dos nombres difere…
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.
¿Has visto algo similar?