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Incidente 170: Target Suggested Maternity-Related Advertisements to a Teenage Girl's Home, Allegedly Correctly Predicting Her Pregnancy via Algorithm

Descripción: Target recommended maternity-related items to a family in Atlanta via ads, allegedly predicting their teenage daughter’s pregnancy before her father did, although critics have called into question the predictability of the algorithm and the authenticity of its claims.

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Entidades

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Target, perjudicó a Target customers.

Estadísticas de incidentes

ID
170
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2003-06-01
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
 

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
 

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
 

Intentional

Informes del Incidente

Cronología de Informes

Incident Occurrence+1
Cómo Target descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre
Target no descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre
Cómo Target descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre

Cómo Target descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre

forbes.com

Cómo las empresas aprenden tus secretos

Cómo las empresas aprenden tus secretos

nytimes.com

Target no descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre

Target no descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre

medium.com

Cómo Target descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre
forbes.com · 2012
Traducido por IA

Cada vez que va de compras, comparte detalles íntimos sobre sus patrones de consumo con los minoristas. Y muchos de esos minoristas están estudiando esos detalles para descubrir qué le gusta, qué necesita y qué cupones tienen más probabilid…

Cómo las empresas aprenden tus secretos
nytimes.com · 2012
Traducido por IA

Andrew Pole acababa de empezar a trabajar como estadístico para Target en 2002, cuando dos colegas del departamento de marketing se acercaron a su escritorio para hacerle una pregunta extraña: "Si quisiéramos saber si una cliente está embar…

Target no descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que su padre
medium.com · 2020
Traducido por IA

Target no se dio cuenta de que una adolescente estaba embarazada antes que su padre, y ese artículo que decía que sí era tonto y malo.

En 2012, se publicó una historia en el New York Times con el título Cómo las empresas aprenden sus secret…

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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