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Incidente 374: UK Ofqual's Algorithm Disproportionately Provided Lower Grades Than Teachers' Assessments

Descripción: UK Office of Qualifications and Examinations Regulation (Ofqual)'s grade-standardization algorithm providing predicted grades for A level and GCSE qualifications in the UK, Wales, Northern Ireland, and Scotland was reportedly giving grades lower than teachers' assessments, and disproportionately for state schools.

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Presunto: 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

ID
374
Cantidad de informes
8
Fecha del Incidente
2020-08-13
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
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
 

1.3. 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.
 
  1. 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

Informes del Incidente

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Los estudiantes de GCSE en Inglaterra, Irlanda del Norte y Gales están recibiendo resultados basados en las evaluaciones de los maestros, luego de un cambio de última hora en el sistema.

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Gavin Williamson, secretario de Defensa del Reino Unido, llega a una reunión semanal de ministros del gabinete en el número 10 de Downing Street en Londres, Reino Unido, el martes 23 de abril de 2019.

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Cuando surgen daños algorítmicos, una respuesta razonable es dejar de usar el algoritmo para resolver inquietudes relacionadas con la equidad, la responsabilidad, la transparencia y la ética (FATE). Sin embargo, el hecho de que se elimine u…

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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