Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
Descubrir
Enviar
  • Bienvenido a la AIID
  • Descubrir Incidentes
  • Vista espacial
  • Vista Tabular
  • Vista de lista
  • Entidades
  • Taxonomías
  • Enviar Informes de Incidentes
  • Ranking de Reportadores
  • Blog
  • Resumen de noticias de IA
  • Control de Riesgos
  • Incidente aleatorio
  • Registrarse
Colapsar
Descubrir
Enviar
  • Bienvenido a la AIID
  • Descubrir Incidentes
  • Vista espacial
  • Vista Tabular
  • Vista de lista
  • Entidades
  • Taxonomías
  • Enviar Informes de Incidentes
  • Ranking de Reportadores
  • Blog
  • Resumen de noticias de IA
  • Control de Riesgos
  • Incidente aleatorio
  • Registrarse
Colapsar

Incidente 749: Hoodline Accused of Misleadingly Attributing AI-Generated Articles to Human Authors

Descripción: In 2023, the news site Hoodline is reported to have begun publishing AI-generated articles with fake bylines, headshots, and biographies, allegedly misleading readers into believing they were authored by real journalists. This practice diminishes public trust and exemplifies the potential dangers of AI in journalism. Despite a disclaimer, the use of AI was not transparent.

Herramientas

Nuevo InformeNuevo InformeNueva RespuestaNueva RespuestaDescubrirDescubrirVer HistorialVer Historial

Entidades

Ver todas las entidades
Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Hoodline, perjudicó a Hoodline readers , Journalism y General public.

Estadísticas de incidentes

ID
749
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2024-05-31
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
 

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

+1
A national network of local news sites is publishing AI-written articles under fake bylines. Experts are raising alarm
A national network of local news sites is publishing AI-written articles under fake bylines. Experts are raising alarm

A national network of local news sites is publishing AI-written articles under fake bylines. Experts are raising alarm

cnn.com

A national network of local news sites is publishing AI-written articles under fake bylines. Experts are raising alarm
cnn.com · 2024

The articles on a local news site popping up around the country appear to cover what any community outlet would focus on: crime, local politics, weather and happenings. "In-depth reporting about your home area," the outlet's slogan proudly …

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.

Incidentes Similares

Por similitud de texto

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Wikipedia Vandalism Prevention Bot Loop

Danger, danger! 10 alarming examples of AI gone wild

Feb 2017 · 6 informes
Predictive Policing Biases of PredPol

Policing the Future

Nov 2015 · 17 informes
Amazon Censors Gay Books

Amazon Censors Gay Books

May 2008 · 24 informes
Incidente AnteriorSiguiente Incidente

Incidentes Similares

Por similitud de texto

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Wikipedia Vandalism Prevention Bot Loop

Danger, danger! 10 alarming examples of AI gone wild

Feb 2017 · 6 informes
Predictive Policing Biases of PredPol

Policing the Future

Nov 2015 · 17 informes
Amazon Censors Gay Books

Amazon Censors Gay Books

May 2008 · 24 informes

Investigación

  • Definición de un “Incidente de IA”
  • Definición de una “Respuesta a incidentes de IA”
  • Hoja de ruta de la base de datos
  • Trabajo relacionado
  • Descargar Base de Datos Completa

Proyecto y Comunidad

  • Acerca de
  • Contactar y Seguir
  • Aplicaciones y resúmenes
  • Guía del editor

Incidencias

  • Todos los incidentes en forma de lista
  • Incidentes marcados
  • Cola de envío
  • Vista de clasificaciones
  • Taxonomías

2024 - AI Incident Database

  • Condiciones de uso
  • Política de privacidad
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • ecd56df