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Traducido por IA

Incidente 214: SN Technologies habría mentido a un distrito escolar del estado de Nueva York sobre el rendimiento de sus sistemas de detección facial y de armas.

Traducido por IA
Descripción:
Traducido por IA
SN Technologies presuntamente engañó a las escuelas de la ciudad de Lockport sobre el desempeño de sus sistemas de detección de rostros y armas AEGIS, minimizando las tasas de error de rostros negros y la identificación errónea de armas.

Herramientas

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Entidades

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Alleged: SN Technologies developed an AI system deployed by Lockport City School District, which harmed Black students.

Estadísticas de incidentes

ID
214
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2020-01-02
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1

Detalles de la Taxonomía

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

214

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

yes

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2020

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

01

Date of Incident Day

The day on which the incident occurred. If a precise date is unavailable, leave blank. Enter in the format of DD
 

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

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
 

1.1. Unfair discrimination and misrepresentation

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. 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

Incident OccurrenceEmpresa de reconocimiento facial mintió al distrito escolar sobre su tecnología racista
Empresa de reconocimiento facial mintió al distrito escolar sobre su tecnología racista

Empresa de reconocimiento facial mintió al distrito escolar sobre su tecnología racista

vice.com

Empresa de reconocimiento facial mintió al distrito escolar sobre su tecnología racista
vice.com · 2020
Traducido por IA

Los documentos revelan que la tecnología de reconocimiento facial de Lockport Schools ha confundido los mangos de las escobas con armas de fuego y ha identificado erróneamente a los estudiantes negros a tasas mucho más altas.

Desde que supi…

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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