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Incidente 167: Researchers' Homosexual-Men Detection Model Denounced as a Threat to LGBTQ People’s Safety and Privacy

Descripción: Researchers at Stanford Graduate School of Business developed a model that determined, on a binary scale, whether someone was homosexual using only his facial image, which advocacy groups such as GLAAD and the Human Rights Campaign denounced as flawed science and threatening to LGBTQ folks.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Michal Kosinski y Yilun Wang, perjudicó a LGBTQ people , LGBTQ people of color y non-American LGBTQ people.

Estadísticas de incidentes

ID
167
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2017-09-07
Editores
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía GMF

Detalles de la Taxonomía

Known AI Goal Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: Presented with photos of gay men and straight men, a computer program was able to determine which of the two was gay with 81 percent accuracy, according to Dr. Kosinski and co-author Yilun Wang’s paper., Related Classifications: Behavioral Modeling, Snippet Discussion: Pairwise classification)

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
 

2.1. Compromise of privacy by obtaining, leaking or correctly inferring sensitive information

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. Privacy & Security

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

Incident OccurrencePor qué los investigadores de Stanford intentaron crear una máquina 'Gaydar'
Por qué los investigadores de Stanford intentaron crear una máquina 'Gaydar'

Por qué los investigadores de Stanford intentaron crear una máquina 'Gaydar'

nytimes.com

Por qué los investigadores de Stanford intentaron crear una máquina 'Gaydar'
nytimes.com · 2017
Traducido por IA

Michal Kosinski sintió que tenía buenas razones para enseñarle a una máquina a detectar la orientación sexual.

Una empresa emergente israelí había comenzado a vender un servicio que predecía tendencias terroristas basándose en análisis faci…

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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