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Incident 256: DUI Arrest Case Allegedly Based Only on ShotSpotter's Alert

Description: A car stop resulting in a DUI arrest of its driver was allegedly based solely on a ShotSpotter alert, the reliability of which came into question by public defenders, who subpoenaed the company to assess its gunshot alert system.

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Entités

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Alleged: ShotSpotter developed an AI system deployed by Chicago Police Department, which harmed Chicago drivers.

Statistiques d'incidents

ID
256
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2021-11-07
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
 

7.3. 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 OccurrenceShotSpotter accusé d'outrage au tribunal
ShotSpotter accusé d'outrage au tribunal

ShotSpotter accusé d'outrage au tribunal

chicagoreader.com

ShotSpotter accusé d'outrage au tribunal
chicagoreader.com · 2022
Traduit par IA

Vendredi, un avocat représentant ShotSpotter, une société de technologie de détection de coups de feu, a demandé de manière inhabituelle qu'un juge dans une affaire pénale tienne la société pour outrage au tribunal afin d'empêcher ShotSpott…

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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