Incidente 1713: Según informes, agentes del condado de York, Carolina del Sur, encañonaron a un automovilista local después de que el lector de matrículas de Flock Safety leyera erróneamente su número de matrícula.
Descripción: Steven Melvin, un automovilista de 42 años del condado de York, Carolina del Sur, fue detenido a punta de pistola durante más de cinco minutos después de que un lector automático de matrículas de Flock Safety identificara erróneamente la primera letra de su placa y asociara su BMW con un vehículo robado similar. La oficina del sheriff declaró posteriormente que una cubierta de matrícula tintada ilegal provocó el fallo y consideró que las acciones del agente fueron "razonables". Flock indicó que las alertas deben verificarse de forma independiente antes de que se apliquen.
Editor Notes: The incident ID date is 02/14/2024, date of the reported stop. In November 2024, the sheriff’s office found Deputy Kyle Brogden's actions reasonable and attributed the misread to an illegally tinted plate cover. Melvin filed suit on 06/29/2026; the case was removed to federal court on 08/14/2026.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Surveillance technology developers , Flock Safety y Automated license plate reader (ALPR) developers developed an AI system deployed by York County Sheriff's Office (South Carolina) , Police departments in the United States , Law enforcement y Kyle Brogden, which harmed Steven Melvin , Road users , Motorists , Epistemic integrity y Drivers.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Surveillance technology , Flock Safety automated license plate reader system y Automated license plate readers (ALPR)
Estadísticas de incidentes
ID
1713
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2024-02-14
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
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Un hombre del condado de York está demandando a la oficina del sheriff después de que una cámara Flock identificara erróneamente su auto como robado, lo que provocó que la policía lo encañonara.
Según una demanda presentada el 29 de junio e…
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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