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Traducido por IA

Incidente 592: El reconocimiento facial identifica erróneamente a una mujer embarazada y provoca un arresto falso en Detroit

Traducido por IA
Respondido
Descripción:
Traducido por IA
Porcha Woodruff fue arrestada y posteriormente se le retiraron los cargos debido a una coincidencia de reconocimiento facial poco fiable. A pesar de estar visiblemente embarazada, se la implicó en un robo y secuestro de vehículo basándose en una foto obsoleta utilizada en una rueda de reconocimiento.

Herramientas

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Entidades

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Alleged: unknown developed an AI system deployed by Detroit Police Department, which harmed Porcha Woodruff.

Estadísticas de incidentes

ID
592
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2023-02-16
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
 

1.3. Unequal performance across groups

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 OccurrenceMujer de Detroit demanda a la ciudad después de ser arrestada falsamente mientras estaba embarazada de 8 meses debido a la tecnología de reconocimiento facial“¿Estás bromeando, robo de auto?”: El problema del reconocimiento facial en la policíaFacial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes. - Respuesta
Mujer de Detroit demanda a la ciudad después de ser arrestada falsamente mientras estaba embarazada de 8 meses debido a la tecnología de reconocimiento facial

Mujer de Detroit demanda a la ciudad después de ser arrestada falsamente mientras estaba embarazada de 8 meses debido a la tecnología de reconocimiento facial

nbcnews.com

“¿Estás bromeando, robo de auto?”: El problema del reconocimiento facial en la policía

“¿Estás bromeando, robo de auto?”: El problema del reconocimiento facial en la policía

theguardian.com

Facial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes.

Facial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes.

nytimes.com

Mujer de Detroit demanda a la ciudad después de ser arrestada falsamente mientras estaba embarazada de 8 meses debido a la tecnología de reconocimiento facial
nbcnews.com · 2023
Traducido por IA

Una mujer de Detroit está demandando a la ciudad y a un detective de la policía después de que fue arrestada falsamente debido a la tecnología de reconocimiento facial mientras estaba embarazada de ocho meses, según documentos judiciales.

P…

“¿Estás bromeando, robo de auto?”: El problema del reconocimiento facial en la policía
theguardian.com · 2023
Traducido por IA

Porcha Woodruff estaba embarazada de ocho meses cuando la policía de Detroit, Michigan, vino a arrestarla por cargos de robo y robo de auto. Estaba preparando a sus dos hijos para ir a la escuela cuando seis policías llamaron a su puerta y …

Facial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes.
nytimes.com · 2024
Respuesta post-incidente de Kashmir Hill

In January 2020, Robert Williams spent 30 hours in a Detroit jail because facial recognition technology suggested he was a criminal. The match was wrong, and Mr. Williams sued.

On Friday, as part of a legal settlement over his wrongful arre…

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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