Descripción: US Citizenship and Immigration Services (USCIS)’s ATLAS software used in vetting immigration requests was condemned by advocacy groups as a threat to naturalized citizens for its secretive algorithmic decision-making, reliance on poor quality data and unknown sources, and alleged discrimination of immigrants using biometric and sensitive information.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: US Citizenship and Immigration Services developed an AI system deployed by US Department of Homeland Security y US Citizenship and Immigration Services, which harmed US naturalized citizens , US immigrants , US citizenship applicants y US immigration applicants.
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.
- Discrimination and Toxicity
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
El software utilizado por el Departamento de Seguridad Nacional para escanear los registros de millones de inmigrantes puede marcar automáticamente a los estadounidenses naturalizados para potencialmente revocar su ciudadanía en base a crit…
Los ciudadanos estadounidenses pueden ser expulsados del país según los hallazgos de un algoritmo secreto. El Departamento de Seguridad Nacional está utilizando un sistema alojado en Amazon llamado ATLAS que analiza millones de registros y …
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.