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Traducido por IA

Incidente 274: La evaluación algorítmica del riesgo de reincidencia de los tribunales de Virginia no logró reducir las tasas de encarcelamiento.

Traducido por IA
Descripción:
Traducido por IA
Los investigadores descubrieron que el uso de predicciones algorítmicas sobre futuros riesgos de delincuencia por parte de los tribunales de Virginia no logró reducir las tasas de encarcelamiento, mostró disparidades raciales y de edad en los puntajes de riesgo y su aplicación, y no exacerbó ni mejoró las diferencias raciales históricas en las sentencias.

Herramientas

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Alleged: Virginia Department of Criminal Justice Services developed an AI system deployed by Virginia courts, which harmed Virginia convicted felons , Virginia Black offenders y Virginia young offenders.

Estadísticas de incidentes

ID
274
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2003-07-01
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
 

Other

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
Se suponía que los algoritmos harían que los jueces de Virginia fueran más justos. Lo que pasó fue mucho más complicado.
Se suponía que los algoritmos harían que los jueces de Virginia fueran más justos. Lo que pasó fue mucho más complicado.

Se suponía que los algoritmos harían que los jueces de Virginia fueran más justos. Lo que pasó fue mucho más complicado.

washingtonpost.com

Evaluación algorítmica de riesgos en manos de humanos

Evaluación algorítmica de riesgos en manos de humanos

papers.ssrn.com

Se suponía que los algoritmos harían que los jueces de Virginia fueran más justos. Lo que pasó fue mucho más complicado.
washingtonpost.com · 2019
Traducido por IA

Tendemos a suponer que el futuro a corto plazo de la automatización se basará en asociaciones hombre-máquina. Nuestros compinches robóticos compensarán las blandas ineficiencias del cerebro humano, mientras que el juicio humano lijará sus f…

Evaluación algorítmica de riesgos en manos de humanos
papers.ssrn.com · 2019
Traducido por IA

Evaluamos los impactos de la adopción de evaluaciones de riesgo algorítmicas como una ayuda para la discreción judicial en la sentencia por delitos graves. Encontramos que las decisiones de los jueces están influenciadas por el puntaje de r…

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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