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Incidente 265: Black Uber Eats Driver Allegedly Subjected to Excessive Photo Checks and Dismissed via FRT Results

Descripción: A lawsuit by a former Uber Eats delivery driver alleged the company to have wrongfully dismissed him due to frequent false mismatches of his verification selfies, and discriminated against him via excessive verification checks.

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Entidades

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Uber Eats, perjudicó a Pa Edrissa Manjang y Uber Eats Black delivery drivers.

Estadísticas de incidentes

ID
265
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2021-04-01
Editores
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
 

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 Occurrence+1
Uber Eats trata a los conductores como 'números, no humanos', dice mensajero británico despedido
Uber Eats trata a los conductores como 'números, no humanos', dice mensajero británico despedido

Uber Eats trata a los conductores como 'números, no humanos', dice mensajero británico despedido

theguardian.com

Mensajero demanda a Uber Eats por desestimación de reconocimiento facial 'racista'

Mensajero demanda a Uber Eats por desestimación de reconocimiento facial 'racista'

uktech.news

Uber Eats trata a los conductores como 'números, no humanos', dice mensajero británico despedido
theguardian.com · 2022
Traducido por IA

Un repartidor que está demandando a Uber Eats en Londres por su despido de la empresa y afirma que su tecnología de reconocimiento facial tiene prejuicios raciales dice que la empresa trata a los mensajeros como "números en vez de humanos”.…

Mensajero demanda a Uber Eats por desestimación de reconocimiento facial 'racista'
uktech.news · 2022
Traducido por IA

Un ex mensajero de Uber Eats inició acciones legales contra la empresa de entrega de alimentos, alegando que fue despedido injustamente debido al software de reconocimiento facial "racista" de la empresa.

Los conductores de Uber Eats deben …

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
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