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Incidente 469: Automated Adult Content Detection Tools Showed Bias against Women Bodies

Descripción: Automated content moderation tools to detect sexual explicitness or "raciness" reportedly exhibited bias against women bodies, resulting in suppression of reach despite not breaking platform policies.

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Alleged: Microsoft , Google y Amazon developed an AI system deployed by Meta , LinkedIn , Instagram y Facebook, which harmed LinkedIn users , Instagram users y Facebook users.

Estadísticas de incidentes

ID
469
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2006-02-25
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
 

1.1. 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 OccurrenceUn algoritmo de Google parece pensar que marcas como Boohoo y Missguided son bastante "racy"+1
'No hay estándar': la investigación encuentra que los algoritmos de IA cosifican los cuerpos de las mujeres
Un algoritmo de Google parece pensar que marcas como Boohoo y Missguided son bastante "racy"

Un algoritmo de Google parece pensar que marcas como Boohoo y Missguided son bastante "racy"

graziadaily.co.uk

'No hay estándar': la investigación encuentra que los algoritmos de IA cosifican los cuerpos de las mujeres

'No hay estándar': la investigación encuentra que los algoritmos de IA cosifican los cuerpos de las mujeres

theguardian.com

Una nueva investigación revela que las herramientas de IA están sexualizando los cuerpos de las mujeres en las fotos

Una nueva investigación revela que las herramientas de IA están sexualizando los cuerpos de las mujeres en las fotos

thestoryexchange.org

Un algoritmo de Google parece pensar que marcas como Boohoo y Missguided son bastante "racy"
graziadaily.co.uk · 2019
Traducido por IA

Una investigación sobre la [ropa] (https://graziadaily.co.uk/celebrity/news/women-dont-dress-for-men/) más atrevida de diferentes marcas de moda ha puesto de relieve el hecho de que Google utiliza software para calificar imágenes como parte…

'No hay estándar': la investigación encuentra que los algoritmos de IA cosifican los cuerpos de las mujeres
theguardian.com · 2023
Traducido por IA

Las imágenes publicadas en las redes sociales son analizadas por algoritmos de inteligencia artificial (IA) que deciden qué amplificar y qué suprimir. Muchos de estos algoritmos, según descubrió una investigación de The Guardian, tienen un …

Una nueva investigación revela que las herramientas de IA están sexualizando los cuerpos de las mujeres en las fotos
thestoryexchange.org · 2023
Traducido por IA

Muchas plataformas de redes sociales como Instagram y LinkedIn usan sistemas de moderación de contenido para suprimir imágenes que son sexualmente explícitas o consideradas inapropiado para los espectadores.

Pero, ¿qué sucede cuando estos s…

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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