Incidente 150: Swedish Contraceptive App, Natural Cycles, Allegedly Failed to Correctly Map Menstrual Cycle

Descripción: Some women using the contraceptive app, Natural Cycles, reported unwanted pregnancies, revealing its algorithm's difficulties in mapping menstrual cycles.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Natural Cycles, perjudicó a Natural Cycles users y Women.

Estadísticas de incidentes

ID
150
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2018-07-21
Editores
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

7.3. Lack of capability or robustness

Risk Domain

  1. AI system safety, failures, and limitations

Entity

AI

Timing

Post-deployment

Intent

Unintentional

La primera aplicación aprobada como control de la natalidad está bajo fuego después de que docenas de mujeres quedaran embarazadas, pero el fundador no está sorprendido.
businessinsider.com · 2018
Traducido por IA

La aplicación de control de la natalidad Natural Cycles ha sido objeto de críticas en Suecia (https://uk.businessinsider.com/natural-cycles-under-investigation-unwanted-pregnancies-2018-1) después de que 37 mujeres informaran haberse quedad…

"Me sentí colosalmente ingenua": la reacción violenta contra la aplicación de control de la natalidad
theguardian.com · 2018
Traducido por IA

Natural Cycles fue aclamado como un anticonceptivo libre de estrés y hormonas. Entonces las mujeres comenzaron a reportar embarazos no deseados. El verano pasado tuve un aborto. Estadísticamente sin complicaciones, sí, pero la mía no se deb…

Todo lo que necesita saber sobre Natural Cycles, la anticoncepción basada en una aplicación aprobada por la FDA
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Traducido por IA

Sería justo decir que hay muchas opiniones sobre la aplicación de control de la natalidad digital Natural Cycles, que recientemente recibió la aprobación de la FDA para lanzar [anticonceptivos portátiles] (https://www.glamourmagazine.co.uk/…

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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