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Incidente 502: Pennsylvania County's Family Screening Tool Allegedly Exhibited Discriminatory Effects

Descripción: Data analysis by the American Civil Liberty Union (ACLU) on Allegheny County's decision-support Family Screening Tool to predict child abuse or neglect risk found the tool resulting in higher screen-in rates for Black families and higher risk scores for households with disabled residents.

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Alleged: Rhema Vaithianathan , Emily Putnam-Hornstein y Centre for Social Data Analytics developed an AI system deployed by Allegheny County, which harmed Black families in Allegheny , households with disabled people in Allegheny y Hackneys family.

Estadísticas de incidentes

ID
502
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2017-04-10
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

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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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