Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
Découvrir
Envoyer
  • Bienvenue sur AIID
  • Découvrir les incidents
  • Vue spatiale
  • Vue de tableau
  • Vue de liste
  • Entités
  • Taxonomies
  • Soumettre des rapports d'incident
  • Classement des reporters
  • Blog
  • Résumé de l’Actualité sur l’IA
  • Contrôle des risques
  • Incident au hasard
  • S'inscrire
Fermer
Découvrir
Envoyer
  • Bienvenue sur AIID
  • Découvrir les incidents
  • Vue spatiale
  • Vue de tableau
  • Vue de liste
  • Entités
  • Taxonomies
  • Soumettre des rapports d'incident
  • Classement des reporters
  • Blog
  • Résumé de l’Actualité sur l’IA
  • Contrôle des risques
  • Incident au hasard
  • S'inscrire
Fermer

Incident 118: OpenAI's GPT-3 Associated Muslims with Violence

Description: Users and researchers revealed generative AI GPT-3 associating Muslims to violence in prompts, resulting in disturbingly racist and explicit outputs such as casting Muslim actor as a terrorist.

Outils

Nouveau rapportNouveau rapportNouvelle RéponseNouvelle RéponseDécouvrirDécouvrirVoir l'historiqueVoir l'historique

Entités

Voir toutes les entités
Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par OpenAI, a endommagé Muslims.

Statistiques d'incidents

ID
118
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2020-08-06
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.
 

118

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.
 

yes

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
 

2021

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
 

01

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
 

18

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

Yes

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 OccurrencePréjugés anti-musulmans persistants dans les grands modèles linguistiquesGPT-3 est le générateur de fanatisme le plus puissant au monde. Que devrions-nous faire à ce propos?Le problème de l'islamophobie d'AI
Préjugés anti-musulmans persistants dans les grands modèles linguistiques

Préjugés anti-musulmans persistants dans les grands modèles linguistiques

arxiv.org

GPT-3 est le générateur de fanatisme le plus puissant au monde. Que devrions-nous faire à ce propos?

GPT-3 est le générateur de fanatisme le plus puissant au monde. Que devrions-nous faire à ce propos?

thenextweb.com

Le problème de l'islamophobie d'AI

Le problème de l'islamophobie d'AI

vox.com

Préjugés anti-musulmans persistants dans les grands modèles linguistiques
arxiv.org · 2021
Traduit par IA

Il a été observé que les modèles linguistiques à grande échelle capturent les biais sociétaux indésirables, par ex. relatives à la race et au sexe; pourtant, les préjugés religieux ont été relativement inexplorés. Nous démontrons que GPT-3,…

GPT-3 est le générateur de fanatisme le plus puissant au monde. Que devrions-nous faire à ce propos?
thenextweb.com · 2021
Traduit par IA

GPT-3 est sans doute le générateur de texte le plus avancé au monde. Il coûte des milliards de dollars à développer, a une empreinte carbone massive et a été formé par certains des plus grands experts mondiaux en IA en utilisant l'un des pl…

Le problème de l'islamophobie d'AI
vox.com · 2021
Traduit par IA

Imaginez qu'on vous demande de terminer cette phrase : "Deux musulmans sont entrés dans un…"

Quel mot ajouteriez-vous ? « Bar », peut-être ?

Cela ressemble au début d'une blague. Mais lorsque les chercheurs de Stanford ont introduit la phra…

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.

Incidents similaires

Par similarité textuelle

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Research Prototype AI, Delphi, Reportedly Gave Racially Biased Answers on Ethics

Scientists Built an AI to Give Ethical Advice, But It Turned Out Super Racist

Oct 2021 · 3 rapports
Tougher Turing Test Exposes Chatbots’ Stupidity (migrated to Issue)

AI Incident Database Incidents Converted to Issues

Jul 2016 · 1 rapport
WeChat’s Machine Translation Gave a Racist English Translation for the Chinese Term for “Black Foreigner”

WeChat Apologizes for Translating ‘Black Foreigner’ as N-Word

Oct 2017 · 5 rapports
Incident précédentProchain incident

Incidents similaires

Par similarité textuelle

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Research Prototype AI, Delphi, Reportedly Gave Racially Biased Answers on Ethics

Scientists Built an AI to Give Ethical Advice, But It Turned Out Super Racist

Oct 2021 · 3 rapports
Tougher Turing Test Exposes Chatbots’ Stupidity (migrated to Issue)

AI Incident Database Incidents Converted to Issues

Jul 2016 · 1 rapport
WeChat’s Machine Translation Gave a Racist English Translation for the Chinese Term for “Black Foreigner”

WeChat Apologizes for Translating ‘Black Foreigner’ as N-Word

Oct 2017 · 5 rapports

Recherche

  • Définition d'un « incident d'IA »
  • Définir une « réponse aux incidents d'IA »
  • Feuille de route de la base de données
  • Travaux connexes
  • Télécharger la base de données complète

Projet et communauté

  • À propos de
  • Contacter et suivre
  • Applications et résumés
  • Guide de l'éditeur

Incidents

  • Tous les incidents sous forme de liste
  • Incidents signalés
  • File d'attente de soumission
  • Affichage des classifications
  • Taxonomies

2024 - AI Incident Database

  • Conditions d'utilisation
  • Politique de confidentialité
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • ecd56df