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Incidente 197: Facebook Internally Reported Failure of Ranking Algorithm, Exposing Harmful Content to Viewers over Months

Descripción: Facebook's internal report showed an at-least six-month long alleged software bug that caused moderator-flagged posts and other harmful content to evade down-ranking filters, leading to surges of misinformation on users' News Feed.

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Entidades

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Facebook, perjudicó a Facebook users.

Estadísticas de incidentes

ID
197
Cantidad de informes
4
Fecha del Incidente
2021-10-01
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
 

7.3. Lack of capability or robustness

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. AI system safety, failures, and limitations

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

Incident Occurrence+3
Facebook impulsó las publicaciones dañinas debido al error de "fallo masivo de clasificación"
Facebook impulsó las publicaciones dañinas debido al error de "fallo masivo de clasificación"

Facebook impulsó las publicaciones dañinas debido al error de "fallo masivo de clasificación"

protocol.com

Un error de Facebook provocó un aumento de las vistas de contenido dañino durante seis meses

Un error de Facebook provocó un aumento de las vistas de contenido dañino durante seis meses

theverge.com

El sistema de Facebook diseñado para sofocar la información errónea dañina en realidad la difunde

El sistema de Facebook diseñado para sofocar la información errónea dañina en realidad la difunde

thedrum.com

Meta admite que el error de Facebook condujo a una 'oleada de información errónea'

Meta admite que el error de Facebook condujo a una 'oleada de información errónea'

dailymail.co.uk

Facebook impulsó las publicaciones dañinas debido al error de "fallo masivo de clasificación"
protocol.com · 2022
Traducido por IA

Durante los últimos seis meses, los ingenieros de Facebook han estado viendo picos intermitentes de información errónea y otro contenido dañino en News Feed, con publicaciones que normalmente serían degradadas por los algoritmos de la compa…

Un error de Facebook provocó un aumento de las vistas de contenido dañino durante seis meses
theverge.com · 2022
Traducido por IA

Un grupo de ingenieros de Facebook identificó una "falla de clasificación masiva" que expuso hasta la mitad de todas las vistas de News Feed a posibles "riesgos de integridad" en los últimos seis meses, según un informe interno sobre el inc…

El sistema de Facebook diseñado para sofocar la información errónea dañina en realidad la difunde
thedrum.com · 2022
Traducido por IA

Los ingenieros de Facebook descubrieron tardíamente una falla significativa en su sistema de clasificación descendente para filtrar contenido dañino, que expuso hasta la mitad de todas las vistas de News Feed a posibles "riesgos de integrid…

Meta admite que el error de Facebook condujo a una 'oleada de información errónea'
dailymail.co.uk · 2022
Traducido por IA

Meta ha admitido que un error de Facebook provocó una "oleada de información errónea" y otro contenido dañino que apareció en las fuentes de noticias de los usuarios entre octubre y marzo.

Según un documento interno, los ingenieros de la fi…

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.
Incidente AnteriorSiguiente Incidente

Investigación

  • Definición de un “Incidente de IA”
  • Definición de una “Respuesta a incidentes de IA”
  • Hoja de ruta de la base de datos
  • Trabajo relacionado
  • Descargar Base de Datos Completa

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