Incidente 416: Facebook's Job Ad Algorithm Allegedly Biased against Older and Female Workers

Descripción: Facebook's algorithm was alleged in a complaint by Real Women in Trucking to have selectively shown job advertisements disproportionately against older and female workers in favor of younger men for blue-collar positions.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Meta Platforms y Facebook, perjudicó a Real Women in Trucking y older female blue-collar workers.

Estadísticas de incidentes

ID
416
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2022-12-01
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
MIT

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

1.1. Unfair discrimination and misrepresentation

Risk Domain

  1. Discrimination and Toxicity

Entity

AI

Timing

Post-deployment

Intent

Unintentional

¿Los anuncios de empleo de Facebook son discriminatorios? Empresa acusada de parcialidad contra mujeres y trabajadores mayores
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Traducido por IA

Una asociación de mujeres camioneras está acusando Metaplataformas de sesgo algorítmico, alegando que su plataforma de Facebook muestra selectivamente trabajos  anuncios basado en el género de los usuarios y edad, con trabajadores mayores m…

Los anuncios de empleo de Facebook discriminan ilegalmente, dicen las camioneras
bloomberg.com · 2022
Traducido por IA

Meta Platforms Inc. "discrimina de forma rutinaria" al dirigir los anuncios de trabajo a una edad específica y grupos de género en su plataforma de Facebook, alegó una organización de mujeres camioneras en una denuncia de derechos civiles.

…
Grupo de mujeres camioneras alega que el sistema de anuncios de Facebook es discriminatorio
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Traducido por IA

Un grupo de defensa que representa a las camioneras presentó una queja el jueves ante la Comisión de Igualdad de Oportunidades en el Empleo alegando que la empresa matriz de Facebook, Meta, está desviando los anuncios de trabajos lucrativos…

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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