Incident 135: L'algorithme GRADE de l'Université du Texas à Austin aurait réduit l'examen des candidatures au doctorat ayant obtenu des scores plus faibles, sur fond de préoccupations liées aux biais.
Description: De 2013 à 2019, le département d'informatique de l'Université du Texas à Austin a utilisé GRADE, un système d'apprentissage automatique statistique entraîné sur les décisions d'admission antérieures, pour évaluer et organiser les candidatures au doctorat. Les critiques ont affirmé que le système pouvait reproduire les inégalités d'admission passées et minimiser l'attention portée aux candidats ayant obtenu les scores les plus faibles. L'Université du Texas à Austin a quant à elle indiqué que des examinateurs humains continuaient d'évaluer chaque dossier et a par la suite abandonné l'outil.
Entités
Voir toutes les entitésAlleged: University of Texas at Austin researchers developed an AI system deployed by University of Texas at Austin's Department of Computer Science , Risto Miikkulainen et Austin Waters, which harmed University students , University of Texas at Austin PhD applicants of marginalized groups , University applicants , students , PhD applicants from underrepresented groups , PhD applicants , Educational communities et Computer science PhD applicants.
Systèmes d'IA présumés impliqués: GRaduate ADmissions Evaluator (GRADE) et Automated admissions screening systems
Classifications de taxonomie CSETv1
Détails de la taxonomieIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
135
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
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Une université a annoncé qu'elle avait abandonné son outil d'apprentissage automatique, utilisé pour filtrer des milliers de demandes de doctorat, alors que les créateurs du logiciel donnaient une conférence sur le code et suscitaient les c…
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L'Université du Texas à Austin a cessé d'utiliser un système d'apprentissage automatique pour évaluer les candidats à son doctorat. en informatique. Les critiques disent que le système exacerbe les inégalités existantes dans le domaine.
En …
Variantes
Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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