Incident 158: Le logiciel de surveillance à distance par détection faciale n'aurait pas détecté un étudiant noir lors d'un contrôle en laboratoire.
Description: En février 2021, Amaya Ross, une étudiante noire, aurait tenté de passer un examen de biologie à distance à l'aide d'un logiciel de surveillance incapable de détecter son visage. Selon ses dires, elle a passé 45 minutes à modifier la lumière, les ombres, sa position et l'arrière-plan avant de pointer une lampe torche LED vers son visage pour que l'application fonctionne ; l'examen lui-même ne durait que 30 minutes.
Entités
Voir toutes les entitésAlleged: Remote proctoring software developers developed an AI system deployed by Unnamed Ohio college, which harmed University students , Universities , Students , Educational communities , Black test-takers , Black students et Amaya Ross.
Systèmes d'IA présumés impliqués: Remote exam proctoring systems et Facial recognition technology
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.
- 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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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 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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