Descripción: Collaborative filtering prone to popularity bias, resulting in overrepresentation of popular items in the recommendation outputs.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Facebook , LinkedIn , YouTube , Twitter y Netflix, perjudicó a Facebook users , LinkedIn users , YouTube users , Twitter Users y Netflix users.
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
1.3. Unequal performance across groups
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
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
Introducción
El filtrado colaborativo (CF) es uno de los conceptos más tradicionales pero también más poderosos para calcular recomendaciones personalizadas [22] y se usa ampliamente en el campo de los sistemas de recomendación multimedia (…
Si está interesado en cosas oscuras, hay dos razones por las que es probable que sus búsquedas de artículos y productos estén menos relacionadas con sus intereses que las de sus pares "convencionales"; o usted es un "caso límite" de monetiz…
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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