Description: The proctoring algorithm used in a California bar exam cited a third of thousands of applicants as cheaters, resulting in allegations where exam takers were instructed to prove otherwise without seeing their incriminating video evidence.
Entités
Voir toutes les entitésAlleged: ExamSoft developed an AI system deployed by California Bar’s Committee of Bar Examiners, which harmed California bar exam takers et flagged California bar exam takers.
Classifications de taxonomie CSETv1
Détails de la taxonomieIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
131
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.
- 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
Vous vous souvenez quand nous avons dit que l'algorithme de "tricherie" de l'examen du barreau en ligne allait être un problème ? Il a déjà signalé que les Noirs et les Bruns existaient simplement, mais il ne s'est pas arrêté là et a réussi…
Plus d'un tiers de ceux qui ont passé le premier examen du barreau en ligne de Californie en octobre ont été signalés pour une éventuelle tricherie, sur la base d'alertes envoyées par le logiciel du test, a déclaré le barreau de l'État.
Sur…
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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