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Incidente 274: Virginia Courts’ Algorithmic Recidivism Risk Assessment Failed to Lower Incarceration Rates

Descripción: Virginia courts’ use of algorithmic predictions of future offending risks were found by researchers failing to reduce incarceration rates, showed racial and age disparities in risk scores and its application, and neither exacerbated or ameliorated historical racial differences in sentencing.

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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 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.

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