Incidente 148: Los proveedores de accesibilidad web supuestamente afirmaron falsamente que proporcionaban cumplimiento mediante IA
Descripción: Los proveedores de accesibilidad web impulsados por inteligencia artificial supuestamente exageraron ante los clientes sobre la utilidad de sus productos para las personas con discapacidades, afirmando falsamente que ofrecían soluciones de cumplimiento automatizadas.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por accessiBe , Accessus.ai , Allyable , UserWay y MaxAccess.io, perjudicó a internet users with disabilities y web accessibility vendors' customers.
Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1
Detalles de la TaxonomíaIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
148
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
Human
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
Intentional
Informes del Incidente
Cronología de Informes
La verdad en la publicidad no existe para los vendedores de overlays. Falsas afirmaciones a expensas de los clientes y las personas con discapacidad. Introducción La publicidad engañosa perjudica a los consumidores y perjudica a un mercado …
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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