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Incidente 574: AI-Generated Articles at G/O Media Allegedly Diminishes Reputation of Human Staff

Descripción: G/O Media began publishing AI-generated articles, against staff advice, that contained errors and quality issues. The first such article, a list of Star Wars movies, failed to maintain chronological order, causing internal concerns over journalistic credibility and ethics. Staff expressed that the AI was "actively hurting our reputations and credibility" and accused management of "wasting everyone's time."

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Alleged: OpenAI y Google developed an AI system deployed by G/O Media, which harmed Gizmodo journalists.

Estadísticas de incidentes

ID
574
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2023-07-05
Editores
Daniel Atherton
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.
 

574

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.
 

no

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
 

07

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
 

3.1. False or misleading information

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. Misinformation

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

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
 

Intentional

Informes del Incidente

Cronología de Informes

Incident OccurrenceEl personal de Gizmodo no está contento con el contenido generado por IA de G/O Media
El personal de Gizmodo no está contento con el contenido generado por IA de G/O Media

El personal de Gizmodo no está contento con el contenido generado por IA de G/O Media

theverge.com

El personal de Gizmodo no está contento con el contenido generado por IA de G/O Media
theverge.com · 2023
Traducido por IA

G/O Media, propietario del popular sitio tecnológico Gizmodo junto con muchos otros medios, comenzó a publicar artículos generados por IA la semana pasada, a pesar de las fuertes objeciones de muchos de los miembros de su personal, según [T…

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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