Incidente 374: El algoritmo de Ofqual del Reino Unido proporcionó calificaciones desproporcionadamente más bajas que las evaluaciones de los docentes
Descripción: Según se informa, el algoritmo de estandarización de calificaciones de la Oficina de Regulación de Calificaciones y Exámenes del Reino Unido (Ofqual), que proporciona calificaciones previstas para las calificaciones de nivel A y GCSE en el Reino Unido, Gales, Irlanda del Norte y Escocia, otorgaba calificaciones inferiores a las evaluaciones de los docentes y de manera desproporcionada para las escuelas estatales.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por UK Office of Qualifications and Examinations Regulation, perjudicó a A-level pupils , GCSE pupils , pupils in state schools y underprivileged pupils.
Estadísticas de incidentes
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
1.3. Unequal performance across groups
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.
- Discrimination and Toxicity
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