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Incident 128: Tesla Sedan on Autopilot Reportedly Drove Over Dividing Curb in Washington, Resulting in Minor Vehicle Damage

Description: A Tesla Sedan operating on Autopilot mode was not able to center itself on the road and drove over a yellow dividing curb in Redmond, Washington, causing minor damage to the vehicle’s rear suspension.

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Entités

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Tesla, a endommagé Eric Horvitz et Tesla drivers.

Statistiques d'incidents

ID
128
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2017-08-01
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.
 

128

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

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
 

2017

Estimated Date

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

No

Multiple AI Interaction

“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
 

no

Embedded

“Yes” if the AI is embedded in a physical system. “No” if it is not. “Maybe” if it is unclear.
 

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
 

7.3. Lack of capability or robustness

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. AI system safety, failures, and limitations

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 OccurrenceLes entreprises technologiques se déplacent pour mettre des garde-corps éthiques autour de l'IALa transcription de l'éthique de l'intelligence artificielle du best-seller #transhumancode
Les entreprises technologiques se déplacent pour mettre des garde-corps éthiques autour de l'IA

Les entreprises technologiques se déplacent pour mettre des garde-corps éthiques autour de l'IA

wired.com

La transcription de l'éthique de l'intelligence artificielle du best-seller #transhumancode

La transcription de l'éthique de l'intelligence artificielle du best-seller #transhumancode

carloscreusmoreira.medium.com

Les entreprises technologiques se déplacent pour mettre des garde-corps éthiques autour de l'IA
wired.com · 2018
Traduit par IA

Un jour de l'été dernier, le directeur de la recherche en intelligence artificielle de Microsoft, Eric Horvitz, a activé la fonction Autopilot de sa berline Tesla. La voiture s'est dirigée sur une route sinueuse près du campus de Microsoft …

La transcription de l'éthique de l'intelligence artificielle du best-seller #transhumancode
carloscreusmoreira.medium.com · 2019
Traduit par IA

À l'été 2017, Eric Horvitz a activé la fonction Autopilot de sa berline Tesla. Ne pas avoir à se soucier de diriger la voiture le long d'une route sinueuse à Redmond, Washington, a permis à Horvitz de mieux se concentrer sur l'appel qu'il p…

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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