Incidente 580: Presunta discriminación de género en el algoritmo de anuncios de empleo de Facebook
Descripción: El algoritmo de distribución de anuncios de Facebook supuestamente mostró desproporcionadamente anuncios de empleo a un solo género. A pesar de afirmar que no discrimina, las acciones del algoritmo parecen perpetuar sesgos sociales, lo que a su vez podría limitar las oportunidades para ciertos grupos y obstaculizar la equidad de género en el ámbito laboral.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Meta, perjudicó a Women , Underrepresented genders , General public y Advertisers.
Estadísticas de incidentes
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.
- 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
Todos los anuncios que publicamos se mostraron, a través de uno de los objetivos obligatorios de la campaña publicitaria de Facebook, a los usuarios que Facebook pensó que eran más propensos a hacer clic en el sitio web al que enlazan. Y pa…
Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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