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Incident 167: Le modèle de détection des hommes homosexuels mis au point par des chercheurs est dénoncé comme une menace pour la sécurité et la vie privée des personnes LGBTQ

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Description:
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Des chercheurs de la Stanford Graduate School of Business ont développé un modèle qui détermine, sur une échelle binaire, si une personne est homosexuelle en utilisant uniquement son image faciale, ce que des groupes de défense tels que GLAAD et la Human Rights Campaign ont dénoncé comme une science erronée et menaçante pour les personnes LGBTQ.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Michal Kosinski et Yilun Wang, a endommagé LGBTQ people , LGBTQ people of color et non-American LGBTQ people.

Statistiques d'incidents

ID
167
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2017-09-07
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Classifications de taxonomie GMF

Détails de la taxonomie

Known AI Goal Snippets

(Snippet Text: Presented with photos of gay men and straight men, a computer program was able to determine which of the two was gay with 81 percent accuracy, according to Dr. Kosinski and co-author Yilun Wang’s paper., Related Classifications: Behavioral Modeling, Snippet Discussion: Pairwise classification)

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

2.1. Compromise of privacy by obtaining, leaking or correctly inferring sensitive information

Risk Domain

  1. Privacy & Security

Entity

Human

Timing

Post-deployment

Intent

Intentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident OccurrencePourquoi les chercheurs de Stanford ont essayé de créer une machine « Gaydar »
Pourquoi les chercheurs de Stanford ont essayé de créer une machine « Gaydar »
nytimes.com · 2017
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Michal Kosinski a estimé qu'il avait de bonnes raisons d'enseigner à une machine à détecter l'orientation sexuelle.

Une start-up israélienne avait commencé à colporter un service qui prédisait les tendances terroristes sur la base d'une ana…

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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