Descripción: A suite of AI-powered digital surveillance systems involving facial recognition and analysis of biometric data were deployed by the Chinese government in Xinjiang to monitor and discriminate local Uyghur and other Turkic Muslims.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Chinese government, perjudicó a Uyghur people y Turkic Muslim ethnic groups.
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
4.1. Disinformation, surveillance, and influence at scale
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.
- Malicious Actors & Misuse
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
Human
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
Desde finales de 2016, el gobierno chino ha sometido a los 13 millones de uigures étnicos y otros musulmanes turcos en Xinjiang a detención arbitraria masiva, adoctrinamiento político forzado, restricciones de movimiento y opresión religios…
Solíamos preocuparnos de que los robots de inteligencia artificial tipo Terminator dominaran a la raza humana, pero nos estamos moviendo hacia lo contrario: los humanos se están convirtiendo en autómatas con poca libertad para decidir lo qu…
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.