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Incident 115: Genderify’s AI to Predict a Person’s Gender Revealed by Free API Users to Exhibit Bias

Description: A company's AI predicting a person's gender based on their name, email address, or username was reported by its users to show biased and inaccurate results.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Genderify, a endommagé Genderify customers et gender minority groups.

Statistiques d'incidents

ID
115
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2020-07-28
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

115

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

Notes (AI special interest intangible harm)

If for 5.5 you select unclear or leave it blank, please provide a brief description of why. You can also add notes if you want to provide justification for a level.
 

There is no evidence or indication that the system led to any special interest intangible harms through its use or deployment.

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
 

2020

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
 

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

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.
 
  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

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident OccurrenceUn service qui utilise l'IA pour identifier le sexe en fonction des noms semble incroyablement biaisé+1
La plate-forme « Genderify » alimentée par l'IA s'arrête après un contrecoup basé sur les biais
Un service qui utilise l'IA pour identifier le sexe en fonction des noms semble incroyablement biaisé

Un service qui utilise l'IA pour identifier le sexe en fonction des noms semble incroyablement biaisé

theverge.com

La plate-forme « Genderify » alimentée par l'IA s'arrête après un contrecoup basé sur les biais

La plate-forme « Genderify » alimentée par l'IA s'arrête après un contrecoup basé sur les biais

syncedreview.com

Quelqu'un a créé une IA qui a prédit le sexe à partir d'adresses e-mail, de noms d'utilisateur. Ça s'est passé aussi bien que prévu

Quelqu'un a créé une IA qui a prédit le sexe à partir d'adresses e-mail, de noms d'utilisateur. Ça s'est passé aussi bien que prévu

theregister.com

Un service qui utilise l'IA pour identifier le sexe en fonction des noms semble incroyablement biaisé
theverge.com · 2020
Traduit par IA

Certaines entreprises technologiques font sensation lors de leur lancement, d'autres semblent faire un flop.

Genderify, un nouveau service qui promettait d'identifier le sexe d'une personne en analysant son nom, son adresse e-mail ou son no…

La plate-forme « Genderify » alimentée par l'IA s'arrête après un contrecoup basé sur les biais
syncedreview.com · 2020
Traduit par IA

Quelques heures seulement après avoir fait des vagues et déclenché une réaction violente sur les réseaux sociaux, Genderify – un outil alimenté par l'IA conçu pour identifier le sexe d'une personne en analysant son nom, son nom d'utilisateu…

Quelqu'un a créé une IA qui a prédit le sexe à partir d'adresses e-mail, de noms d'utilisateur. Ça s'est passé aussi bien que prévu
theregister.com · 2020
Traduit par IA

Les créateurs d'un outil controversé qui tentait d'utiliser l'IA pour prédire le sexe des personnes à partir de leur identifiant Internet ou de leur adresse e-mail ont fermé leur service après un énorme contrecoup.

L'application Genderify a…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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