Incident 251: Amazon Allegedly Tweaked Search Algorithm to Boost Its Own Products

Description: Amazon tweaked product-search algorithm to boost and guide customers towards more profitable in-house products instead of showing mainly most-relevant and best-selling listings, which its internal engineers and lawyers alleged to violate company’s best-for-customer principle.

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Entités

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Amazon, a endommagé small businesses on Amazon et Amazon Customers.

Statistiques d'incidents

ID
251
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2018-08-01
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

6.1. Power centralization and unfair distribution of benefits

Risk Domain

  1. Socioeconomic & Environmental Harms

Entity

Human

Timing

Post-deployment

Intent

Intentional

Amazon dit qu'il donne la priorité aux clients. Mais son algorithme de tarification ne le fait pas
propublica.org · 2016
Traduit par IA

Un jour récemment, nous avons visité le site Web d'Amazon à la recherche de la meilleure offre sur la super colle Loctite, l'outil de réparation domestique essentiel pour tout réparer, des montures de lunettes cassées aux céramiques brisées…

Amazon a modifié l'algorithme de recherche de manière à booster ses propres produits
wsj.com · 2019
Traduit par IA

Le géant du commerce électronique a surmonté la dissidence interne des ingénieurs et des avocats, selon des personnes proches du mouvement.

Amazon.com Inc. AMZN 2,15% a ajusté son système de recherche de produits pour mettre en évidence les…

Amazon aurait modifié ses résultats de recherche pour booster des produits plus rentables
theverge.com · 2019
Traduit par IA

Amazon a commencé à modifier ses résultats de recherche l'année dernière pour donner la priorité à la rentabilité plutôt qu'à la pertinence, [selon The Wall Street Journal](https://www.wsj.com/articles/amazon-changed-search-algorithm-in-way…

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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