Incidente 400: Según se informa, la búsqueda en Google arrojó menos resultados para servicios de aborto en zonas rurales.
Descripción: Según se informa, la Búsqueda de Google arroja menos resultados de clínicas de aborto para las búsquedas realizadas en zonas rurales y más pobres, en particular aquellas con leyes de Regulación Dirigida a Proveedores de Aborto (TRAP, por sus siglas en inglés).
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Google y Google Search, perjudicó a Women and girls , Women , Women seeking abortion services , women having unexpected or crisis pregnancies , Pregnant women , Pregnant individuals , Pregnant patients y Patients.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Google y Google Search
Estadísticas de incidentes
ID
400
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2022-02-23
Editores
Khoa Lam, Daniel Atherton
Applied Taxonomies
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
Informes del Incidente
Cronología de Informes
Loading...
Entre las innumerables barreras para el acceso al aborto, los centros de embarazo en crisis (CPC, por sus siglas en inglés) presentan una dificultad adicional al enfocarse en mujeres con embarazos inesperados o en "crisis" para disuadirlas …
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.
¿Has visto algo similar?
Incidentes Similares
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents
Loading...
Common Biases of Vector Embeddings
· 1 informe
:format(webp)/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_image/image/66547041/dseifert_191123_3810_0011.0.jpg)
Loading...
Northpointe Risk Models
· 15 informes
Incidentes Similares
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents
Loading...
Common Biases of Vector Embeddings
· 1 informe
Loading...
Northpointe Risk Models
· 15 informes