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Incident 245: Unverified Misreading by Automated Plate Reader Led to Traffic Stop and Restraint of an Innocent Person at Gunpoint in California

Description: In San Francisco, an automated license plate reader (ALPR) camera misread a number as belonging to a stolen vehicle having the wrong make, but its photo was not visually confirmed by the police due to poor quality and allegedly despite multiple chances prior to making a traffic stop, causing an innocent person to be pulled over at gunpoint and restrained in handcuffed.

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Entités

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Alleged: unknown developed an AI system deployed by San Francisco Police Department, which harmed Denise Green.

Statistiques d'incidents

ID
245
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2009-03-30
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

245

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
 

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

Incident OccurrenceUn autre faux coup d'un lecteur de plaque d'immatriculation entraîne un autre citoyen entouré de flics avec des armes à feu
Un autre faux coup d'un lecteur de plaque d'immatriculation entraîne un autre citoyen entouré de flics avec des armes à feu

Un autre faux coup d'un lecteur de plaque d'immatriculation entraîne un autre citoyen entouré de flics avec des armes à feu

techdirt.com

Un autre faux coup d'un lecteur de plaque d'immatriculation entraîne un autre citoyen entouré de flics avec des armes à feu
techdirt.com · 2014
Traduit par IA

Nous avons récemment couvert l'histoire d'un avocat qui s'est retrouvé [approché par des flics avec des armes à feu](https://www.techdirt.com/articles/20140423/18531427012/driver-finds-himself-surrounded-cops-with-guns- out-after-automatic-…

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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