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Traducido por IA

Incidente 161: Según informes, la entrega de anuncios de Facebook excluyó a la audiencia por motivos raciales y de género.

Traducido por IA
Descripción:
Traducido por IA
El proceso de entrega de anuncios de vivienda y empleo de Facebook supuestamente resultó en sesgos en la exposición de algunos usuarios según líneas demográficas como el género y la identidad racial.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Facebook, perjudicó a female Facebook users , Black Facebook users y male Facebook users.

Estadísticas de incidentes

ID
161
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2019-04-03
Editores
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

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
 

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.
 
  1. 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

+1
Discriminación a través de la optimización: cómo la entrega de anuncios de Facebook puede conducir a resultados sesgados
+1
Los algoritmos publicitarios de Facebook aún excluyen a las mujeres de ver trabajos
Discriminación a través de la optimización: cómo la entrega de anuncios de Facebook puede conducir a resultados sesgados

Discriminación a través de la optimización: cómo la entrega de anuncios de Facebook puede conducir a resultados sesgados

arxiv.org

Los algoritmos publicitarios de Facebook aún excluyen a las mujeres de ver trabajos

Los algoritmos publicitarios de Facebook aún excluyen a las mujeres de ver trabajos

technologyreview.com

Auditoría de discriminación en algoritmos que entregan anuncios de trabajo

Auditoría de discriminación en algoritmos que entregan anuncios de trabajo

arxiv.org

Discriminación a través de la optimización: cómo la entrega de anuncios de Facebook puede conducir a resultados sesgados
arxiv.org · 2019
Traducido por IA

El enorme éxito financiero de las plataformas de publicidad en línea se debe en parte a las funciones de orientación precisas que ofrecen. Aunque los investigadores y los periodistas han encontrado muchas formas en que los anunciantes puede…

Los algoritmos publicitarios de Facebook aún excluyen a las mujeres de ver trabajos
technologyreview.com · 2021
Traducido por IA

Facebook está reteniendo ciertos anuncios de trabajo de mujeres debido a su género, según la última auditoría de su servicio de anuncios.

La auditoría, realizada por investigadores independientes de la Universidad del Sur de California (USC…

Auditoría de discriminación en algoritmos que entregan anuncios de trabajo
arxiv.org · 2021
Traducido por IA

Las plataformas publicitarias como Facebook, Google y LinkedIn prometen valor para los anunciantes a través de su publicidad dirigida. Sin embargo, varios estudios han demostrado que la entrega de anuncios en tales plataformas puede estar s…

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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