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Traducido por IA

Incidente 838: Microsoft Copilot presuntamente proporciona asesoramiento médico inseguro con alto riesgo de daños graves

Traducido por IA
Descripción:
Traducido por IA
Según investigadores europeos, al realizar preguntas médicas a Microsoft Copilot, este solo proporcionó información precisa el 54 % de las veces (cita proporcionada en las notas del editor). El análisis realizado por los investigadores indicó que el 42 % de las respuestas de Copilot podrían causar daños de moderados a graves, y el 22 % de las respuestas representan un riesgo de muerte o lesiones graves.
Editor Notes: Citation for the research paper: Andrikyan, Wahram, Sophie Marie Sametinger, Frithjof Kosfeld, Lea Jung-Poppe, Martin F. Fromm, Renke Maas, and Hagen F. Nicolaus. "Artificial Intelligence-Powered Chatbots in Search Engines: A Cross-Sectional Study on the Quality and Risks of Drug Information for Patients." BMJ Quality & Safety, published online October 1, 2024. https://doi.org/10.1136/bmjqs-2024-017476. Incident date is April 25, 2024 to match the date of submission of the research paper. The paper was accepted on August 22, 2024 and officially published October 1, 2024.

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Alleged: Microsoft developed an AI system deployed by Microsoft Copilot y Microsoft, which harmed People seeking medical advice , Microsoft Copilot users y General public.

Estadísticas de incidentes

ID
838
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2024-04-25
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
 

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 OccurrenceUn nuevo artículo de investigación sugiere que el asesoramiento médico "AI" de Bing/Microsoft Copilot puede ser capaz de causarle daños graves, al menos el 22% de las veces...
Un nuevo artículo de investigación sugiere que el asesoramiento médico "AI" de Bing/Microsoft Copilot puede ser capaz de causarle daños graves, al menos el 22% de las veces...

Un nuevo artículo de investigación sugiere que el asesoramiento médico "AI" de Bing/Microsoft Copilot puede ser capaz de causarle daños graves, al menos el 22% de las veces...

windowscentral.com

Un nuevo artículo de investigación sugiere que el asesoramiento médico "AI" de Bing/Microsoft Copilot puede ser capaz de causarle daños graves, al menos el 22% de las veces...
windowscentral.com · 2024
Traducido por IA
  • Recientemente, investigadores de Alemania y Bélgica le hicieron a Microsoft Copilot una serie de preguntas médicas frecuentes.
  • Al analizar los resultados, la investigación sugiere que Microsoft Copilot solo ofreció información científicame…

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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