Incidente 316: El algoritmo de aprobación de anuncios de Facebook supuestamente pasó por alto anuncios fraudulentos mediante simples comprobaciones de URL
Descripción: Un analista de seguridad informó que el algoritmo de aprobación de publicidad de Facebook no realizaba comprobaciones simples de las URL de dominio, lo que dejaba a sus usuarios en riesgo de recibir anuncios fraudulentos.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Facebook, perjudicó a Facebook users.
Estadísticas de incidentes
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation
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.
- Malicious Actors & Misuse
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
Esta historia comienza con Sidney Crosby. Un jugador de hockey profesional e ícono canadiense. No puedo confirmar ni negar que broté como un niño pequeño en la exhibición “Golden Goal” del Salón de la Fama del Hockey (nunca lo olvidaré). mo…
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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