Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
Découvrir
Envoyer
  • Bienvenue sur AIID
  • Découvrir les incidents
  • Vue spatiale
  • Vue de tableau
  • Vue de liste
  • Entités
  • Taxonomies
  • Soumettre des rapports d'incident
  • Classement des reporters
  • Blog
  • Résumé de l’Actualité sur l’IA
  • Contrôle des risques
  • Incident au hasard
  • S'inscrire
Fermer
Découvrir
Envoyer
  • Bienvenue sur AIID
  • Découvrir les incidents
  • Vue spatiale
  • Vue de tableau
  • Vue de liste
  • Entités
  • Taxonomies
  • Soumettre des rapports d'incident
  • Classement des reporters
  • Blog
  • Résumé de l’Actualité sur l’IA
  • Contrôle des risques
  • Incident au hasard
  • S'inscrire
Fermer

Incident 192: Three Make-Up Artists Lost Jobs Following Black-Box Automated Decision by HireVue

Description: Three make-up artists lost their positions following an algorithmically-assessed video interview by HireVue who reportedly failed to provide adequate explanation of the findings.

Outils

Nouveau rapportNouveau rapportNouvelle RéponseNouvelle RéponseDécouvrirDécouvrirVoir l'historiqueVoir l'historique

Entités

Voir toutes les entités
Alleged: HireVue developed an AI system deployed by Estée Lauder, which harmed pseudonymous Estée Lauder's former staff.

Statistiques d'incidents

ID
192
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2022-03-17
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Classifications de taxonomie GMF

Détails de la taxonomie

Known AI Goal Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: The women had been told to reapply for their positions, but were then informed they were being made redundant in part on the basis of an automated judgment by a computer., Related Classifications: Automatic Skill Assessment)

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
 

5.2. Loss of human agency and autonomy

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. Human-Computer Interaction

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
Paiement pour les femmes d'Estée Lauder « licenciées par algorithme »
Estée Lauder s'installe à l'amiable avec le personnel qui a été "limogé par algorithme"
Paiement pour les femmes d'Estée Lauder « licenciées par algorithme »

Paiement pour les femmes d'Estée Lauder « licenciées par algorithme »

thetimes.co.uk

Estée Lauder s'installe à l'amiable avec le personnel qui a été "limogé par algorithme"

Estée Lauder s'installe à l'amiable avec le personnel qui a été "limogé par algorithme"

cosmeticsbusiness.com

Paiement pour les femmes d'Estée Lauder « licenciées par algorithme »
thetimes.co.uk · 2022
Traduit par IA

Trois maquilleurs qui ont perdu leur emploi après avoir été invités à passer une interview vidéo évaluée par ordinateur ont obtenu un règlement de la société de cosmétiques Estée Lauder.

Les femmes avaient été invitées à postuler à nouveau …

Estée Lauder s'installe à l'amiable avec le personnel qui a été "limogé par algorithme"
cosmeticsbusiness.com · 2022
Traduit par IA

Trois anciens maquilleurs du MAC ont remporté leur contestation judiciaire contre le propriétaire de l'entreprise après avoir été licenciés par la marque en raison d'une interview vidéo ratée qui a été évaluée par un algorithme.

Le géant de…

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.
Incident précédentProchain incident

Recherche

  • Définition d'un « incident d'IA »
  • Définir une « réponse aux incidents d'IA »
  • Feuille de route de la base de données
  • Travaux connexes
  • Télécharger la base de données complète

Projet et communauté

  • À propos de
  • Contacter et suivre
  • Applications et résumés
  • Guide de l'éditeur

Incidents

  • Tous les incidents sous forme de liste
  • Incidents signalés
  • File d'attente de soumission
  • Affichage des classifications
  • Taxonomies

2024 - AI Incident Database

  • Conditions d'utilisation
  • Politique de confidentialité
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • ecd56df