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Traduit par IA

Incident 203: Uber a lancé un algorithme opaque qui modifie les paiements des chauffeurs aux États-Unis

Traduit par IA
Description:
Traduit par IA
Uber a lancé un nouvel algorithme opaque pour déterminer la rémunération des chauffeurs aux États-Unis, ce qui aurait entraîné pour les chauffeurs des tarifs plus bas, des baisses de tarifs déroutantes et une diminution du nombre de courses.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Uber, a endommagé Uber drivers.

Statistiques d'incidents

ID
203
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2022-02-10
Editeurs
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
 

7.4. Lack of transparency or interpretability

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. AI system safety, failures, and limitations

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
 

Intentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident OccurrenceUber réorganise l'algorithme de rémunération des chauffeurs dans un grand projet pilote américain pour attirer les chauffeursUn algorithme secret déterminera désormais le salaire des chauffeurs Uber dans de nombreuses villesUber teste un nouvel algorithme aux États-Unis qui peut modifier les paiements des chauffeurs
Uber réorganise l'algorithme de rémunération des chauffeurs dans un grand projet pilote américain pour attirer les chauffeurs

Uber réorganise l'algorithme de rémunération des chauffeurs dans un grand projet pilote américain pour attirer les chauffeurs

reuters.com

Un algorithme secret déterminera désormais le salaire des chauffeurs Uber dans de nombreuses villes

Un algorithme secret déterminera désormais le salaire des chauffeurs Uber dans de nombreuses villes

themarkup.org

Uber teste un nouvel algorithme aux États-Unis qui peut modifier les paiements des chauffeurs

Uber teste un nouvel algorithme aux États-Unis qui peut modifier les paiements des chauffeurs

labsnews.com

Uber réorganise l'algorithme de rémunération des chauffeurs dans un grand projet pilote américain pour attirer les chauffeurs
reuters.com · 2022
Traduit par IA

25 février (Reuters) – Uber Technologies Inc (UBER.N) teste un nouvel algorithme de rémunération des conducteurs dans 24 villes américaines qui permet aux conducteurs de voir le salaire et les destinations avant d'accepter un voyage et inci…

Un algorithme secret déterminera désormais le salaire des chauffeurs Uber dans de nombreuses villes
themarkup.org · 2022
Traduit par IA

L'entreprise utilise depuis longtemps le temps de trajet et le kilométrage pour décider de la rémunération des conducteurs, mais se tourne maintenant vers un calcul opaque appelé "Upfront Fares".

Uber a discrètement changé la façon dont il …

Uber teste un nouvel algorithme aux États-Unis qui peut modifier les paiements des chauffeurs
labsnews.com · 2022
Traduit par IA

Uber teste un nouvel algorithme de rémunération des chauffeurs dans 24 villes américaines qui permet aux chauffeurs de voir le salaire et les destinations avant d'accepter un voyage et incite les chauffeurs à faire de courts trajets dans le…

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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