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Incident 158: Facial Recognition in Remote Learning Software Reportedly Failed to Recognize a Black Student’s Face

Description: A Black student's face was not recognized by the remote-proctoring software during check-in of a lab quiz, causing her to excessively change her environments for it to work as intended.

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Entités

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par unknown, a endommagé Amaya Ross , Black students et Black test-takers.

Statistiques d'incidents

ID
158
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2021-02-01
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

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
 

1.3. Unequal performance across groups

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 OccurrenceLampe de poche d'Amaya
Lampe de poche d'Amaya

Lampe de poche d'Amaya

polyesterstudio.com

Lampe de poche d'Amaya
polyesterstudio.com · 2022
Traduit par IA

Nous croyons aux personnes et aux causes qui rendent notre monde meilleur. Les étudiants de couleur sont signalés à leurs professeurs parce que le logiciel de test ne peut pas les voir. Mozilla nous a approchés pour aider à raconter l'histo…

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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