Incidente 340: Los falsos positivos del CMBS de Honda supuestamente causaron accidentes a clientes
Descripción: El sistema de frenado para mitigación de colisiones (CMBS) de Honda supuestamente causó accidentes a consumidores debido a frecuentes casos de detección de obstáculos falsos.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Honda, perjudicó a Honda customers.
Estadísticas de incidentes
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
Después de haber donado su Toyota Camry 1994 muy usado a una organización benéfica, conduce un sedán Honda 2020 completamente nuevo en una calle principal, disfruta de la comodidad del aire acondicionado en un día soleado, con el servicio d…
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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