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Incidente 461: IRS Audited Black Taxpayers More Frequently Reportedly Due to Algorithm

Descripción: The IRS was auditing Black taxpayers more frequently than other groups allegedly due to the design of their algorithms, focusing on easier-to-conduct audits which inadvertently correlated with the group's pattern of tax filing errors.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Internal Revenue Service, perjudicó a Black taxpayers.

Estadísticas de incidentes

ID
461
Cantidad de informes
4
Fecha del Incidente
2008-07-18
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1

Detalles de la Taxonomía

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

461

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

yes

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2023

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

01

Date of Incident Day

The day on which the incident occurred. If a precise date is unavailable, leave blank. Enter in the format of DD
 

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

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
 

1.1. Unfair discrimination and misrepresentation

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

Cronología de Informes

Incident Occurrence+3
Medición y mitigación de las disparidades raciales en las auditorías fiscales
Medición y mitigación de las disparidades raciales en las auditorías fiscales

Medición y mitigación de las disparidades raciales en las auditorías fiscales

siepr.stanford.edu

Los afroamericanos son mucho más propensos a enfrentar auditorías fiscales, según un estudio

Los afroamericanos son mucho más propensos a enfrentar auditorías fiscales, según un estudio

nytimes.com

Los contribuyentes afroamericanos tienen tres veces más probabilidades de ser auditados por el IRS

Los contribuyentes afroamericanos tienen tres veces más probabilidades de ser auditados por el IRS

thehill.com

El IRS audita desproporcionadamente a los contribuyentes afroamericanos

El IRS audita desproporcionadamente a los contribuyentes afroamericanos

hai.stanford.edu

Medición y mitigación de las disparidades raciales en las auditorías fiscales
siepr.stanford.edu · 2023
Traducido por IA

Las agencias gubernamentales de todo el mundo utilizan algoritmos basados en datos para asignar recursos de cumplimiento. Incluso cuando dichos algoritmos son formalmente neutrales con respecto a las características protegidas como la raza,…

Los afroamericanos son mucho más propensos a enfrentar auditorías fiscales, según un estudio
nytimes.com · 2023
Traducido por IA

WASHINGTON — Los contribuyentes afroamericanos tienen al menos tres veces más probabilidades de ser auditados por el Servicio de Impuestos Internos que otros contribuyentes, incluso después de tener en cuenta las diferencias en los tipos de…

Los contribuyentes afroamericanos tienen tres veces más probabilidades de ser auditados por el IRS
thehill.com · 2023
Traducido por IA

Un nuevo informe publicado el lunes encontró que el IRS audita a los contribuyentes negros a una tasa significativamente más alta que a los contribuyentes no negros.

El documento, publicado por el [Instituto de Investigación de Política Eco…

El IRS audita desproporcionadamente a los contribuyentes afroamericanos
hai.stanford.edu · 2023
Traducido por IA

Los investigadores se han preguntado durante mucho tiempo si el IRS usa sus poderes de auditoría de manera equitativa. Y ahora hemos aprendido que no.

Los contribuyentes afroamericanos reciben avisos de auditoría del IRS al menos 2,9 veces …

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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