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Incident 21: Tougher Turing Test Exposes Chatbots’ Stupidity (migrated to Issue)

Description: The 2016 Winograd Schema Challenge highlighted how even the most successful AI systems entered into the Challenge were only successful 3% more often than random chance. This incident has been downgraded to an issue as it does not meet current ingestion criteria.

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

Statistiques d'incidents

ID
21
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2016-07-14
Editeurs
Sean McGregor
Applied Taxonomies
CSETv0, GMF, CSETv1, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

21

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

Lives Lost

Indicates the number of deaths reported
 

0

Injuries

Indicate the number of injuries reported.
 

0

Estimated Harm Quantities

Indicates if the amount was estimated.
 

No

There is a potentially identifiable specific entity that experienced the harm

A potentially identifiable specific entity that experienced the harm can be characterized or identified.
 

No

Classifications de taxonomie CSETv0

Détails de la taxonomie

Physical System

Where relevant, indicates whether the AI system(s) was embedded into or tightly associated with specific types of hardware.
 

Software only

Level of Autonomy

The degree to which the AI system(s) functions independently from human intervention. "High" means there is no human involved in the system action execution; "Medium" means the system generates a decision and a human oversees the resulting action; "low" means the system generates decision-support output and a human makes a decision and executes an action.
 

High

Nature of End User

"Expert" if users with special training or technical expertise were the ones meant to benefit from the AI system(s)’ operation; "Amateur" if the AI systems were primarily meant to benefit the general public or untrained users.
 

Expert

Public Sector Deployment

"Yes" if the AI system(s) involved in the accident were being used by the public sector or for the administration of public goods (for example, public transportation). "No" if the system(s) were being used in the private sector or for commercial purposes (for example, a ride-sharing company), on the other.
 

No

Lives Lost

Were human lives lost as a result of the incident?
 

No

Intent

Was the incident an accident, intentional, or is the intent unclear?
 

Unclear

Classifications de taxonomie GMF

Détails de la taxonomie

Known AI Goal Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: The Winograd Schema Challenge asks computers to make sense of sentences that are ambiguous but usually simple for humans to parse., Related Classifications: Question Answering)

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
 

7.3. Lack of capability or robustness

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
 

Pre-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

Incident OccurrenceIncidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes
Incidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes

Incidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes

github.com

Incidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes
github.com · 2022
Traduit par IA

Les anciens incidents suivants ont été convertis en "issues" suite à une mise à jour de la définition d'incident et critères d'ingestion.

21 : Un test de Turing plus difficile révèle la stupidité des chatbots

Description : Le Winograd Schem…

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.

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