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Incidente 149: Zillow Shut Down Zillow Offers Division Allegedly Due to Predictive Pricing Tool's Insufficient Accuracy

Descripción: Zillow's AI-powered predictive pricing tool Zestimate was allegedly not able to accurately forecast housing prices three to six months in advance due to rapid market changes, prompting division shutdown and layoff of a few thousand employees.

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Alleged: Zillow Offers developed an AI system deployed by Zillow, which harmed Zillow y Zillow Offers staff.

Estadísticas de incidentes

ID
149
Cantidad de informes
4
Fecha del Incidente
2021-11-02
Editores
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, CSETv1, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía GMF

Detalles de la Taxonomía

Known AI Technology Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: "We've determined the unpredictability in forecasting home prices far exceeds what we anticipated and continuing to scale Zillow Offers would result in too much earnings and balance-sheet volatility," said Rich Barton, Zillow's co-founder and CEO., Related Classifications: Regression), (Snippet Text: For Zillow, one of the first steps in its decision to purchase any home is the "Zestimate" — a machine-learning-assisted estimate of a home's market value that is calculated by taking into account oodles of data about the property gathered from sources including tax and property records, homeowner-submitted details such as the addition of a bathroom or bedroom, and pictures of the house., Related Classifications: Multimodal Learning, Diverse Data)

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1

Detalles de la Taxonomía

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

149

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

no

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2021

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

11

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

Yes

Multiple AI Interaction

“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
 

no

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

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.
 
  1. 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

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Variantes

Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.

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