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Incidente 572: Alleged False Accusation of AI-Generated Essay by Turnitin

Descripción: A student was allegedly falsely accused of using AI to generate an essay assignment based on Turnitin's AI detector. The student, who claims to have written the essay by hand, also claims to have received a zero for the assignment. Despite multiple appeals to the professor, department head, and Turnitin support, no resolution seems to have been reached. The student claimed to be considering taking the issue to local news networks if the grade would come to harm their final standing.

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Entidades

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Alleged: Turnitin developed an AI system deployed by Unspecified university, which harmed Anonymous student.

Estadísticas de incidentes

ID
572
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2023-07-24
Editores
Daniel Atherton
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
 

7.3. Lack of capability or robustness

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. AI system safety, failures, and limitations

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

+1
Publicación de LinkedIn: Timnit Gebru
Publicación de LinkedIn: Timnit Gebru

Publicación de LinkedIn: Timnit Gebru

linkedin.com

Publicación de LinkedIn: Timnit Gebru
linkedin.com · 2023
Traducido por IA

Recibimos este desgarrador correo electrónico de alguien a quien se le acusa falsamente de usar "IA" para generar un ensayo y se le dio CERO en su tarea. ¿Cuántas vidas de personas se están arruinando así? Esto debería ser inaceptable.

Hol…

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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