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Traduit par IA

Incident 161: La diffusion des publicités sur Facebook aurait exclu un public en fonction de critères raciaux et de genre

Traduit par IA
Description:
Traduit par IA
Le processus de diffusion des publicités sur le logement et l'emploi de Facebook aurait entraîné des distorsions dans l'exposition de certains utilisateurs en fonction de critères démographiques tels que le sexe et l'identité raciale.

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Entités

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Facebook, a endommagé female Facebook users , Black Facebook users et male Facebook users.

Statistiques d'incidents

ID
161
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2019-04-03
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
 

1.1. 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.
 
  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

+1
Discrimination par l'optimisation : comment la diffusion d'annonces sur Facebook peut entraîner des résultats biaisés
+1
Les algorithmes publicitaires de Facebook empêchent toujours les femmes de voir des emplois
Discrimination par l'optimisation : comment la diffusion d'annonces sur Facebook peut entraîner des résultats biaisés

Discrimination par l'optimisation : comment la diffusion d'annonces sur Facebook peut entraîner des résultats biaisés

arxiv.org

Les algorithmes publicitaires de Facebook empêchent toujours les femmes de voir des emplois

Les algorithmes publicitaires de Facebook empêchent toujours les femmes de voir des emplois

technologyreview.com

Audit de la discrimination dans les algorithmes de diffusion d'offres d'emploi

Audit de la discrimination dans les algorithmes de diffusion d'offres d'emploi

arxiv.org

Discrimination par l'optimisation : comment la diffusion d'annonces sur Facebook peut entraîner des résultats biaisés
arxiv.org · 2019
Traduit par IA

L'énorme succès financier des plateformes de publicité en ligne est en partie dû aux fonctionnalités de ciblage précis qu'elles offrent. Bien que les chercheurs et les journalistes aient trouvé de nombreuses façons pour les annonceurs de ci…

Les algorithmes publicitaires de Facebook empêchent toujours les femmes de voir des emplois
technologyreview.com · 2021
Traduit par IA

Facebook refuse certaines offres d'emploi aux femmes en raison de leur sexe, selon le dernier audit de son service de publicité.

L'audit, mené par des chercheurs indépendants de l'Université de Californie du Sud (USC), révèle que le système…

Audit de la discrimination dans les algorithmes de diffusion d'offres d'emploi
arxiv.org · 2021
Traduit par IA

Les plateformes publicitaires telles que Facebook, Google et LinkedIn promettent de la valeur aux annonceurs grâce à leur publicité ciblée. Cependant, plusieurs études ont montré que la diffusion d'annonces sur ces plateformes peut être fau…

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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