Descripción: Facebook’s hate-speech detection algorithms was found by company researchers to have under-reported less common but more harmful content that was more often experienced by minority groups such as Black, Muslim, LGBTQ, and Jewish users.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Facebook, perjudicó a Facebook users of minority groups y Facebook users.
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
1.2. Exposure to toxic content
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
En público, Facebook parece afirmar que elimina más del 90 por ciento del discurso de odio en su plataforma, pero en comunicaciones internas privadas, la empresa dice que la cifra es solo un atroz 3 a 5 por ciento. Facebook quiere hacernos …
El año pasado, los investigadores de Facebook mostraron a los ejecutivos un ejemplo del tipo de discurso de odio que circula en la red social: una publicación real con una imagen de cuatro legisladoras demócratas conocidas colectivamente co…
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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