Incidente 289: Un robot de reparto de Starship rayó el parachoques del coche de un residente en Texas y supuestamente se negó a publicar las imágenes del accidente.
Descripción: Un robot de reparto de comida de Starship se estrelló contra el parachoques delantero de un vehículo que esperaba en un semáforo en Frisco, Texas, cuyo vídeo la empresa supuestamente se negó a publicar.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Starship Technologies, perjudicó a Jisuk Mok y Frisco residents.
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
7.3. Lack of capability or robustness
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.
- AI system safety, failures, and limitations
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
FRISCO, Texas (NV) – La entrega de alimentos mediante automóviles robotizados se está probando cada vez más en los EE. UU., incluso en el norte de Texas, como en Arlington y Frisco.
Recibir mercancías sin contacto parece una buena idea, dur…
Los robots de entrega de alimentos han llegado a las calles del norte de Texas, comercializados y probados en ciudades como Arlington y Frisco.
Es una opción sin contacto que parecía ideal durante la pandemia y, aunque la mayoría de los rob…
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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