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Incident 274: Virginia Courts’ Algorithmic Recidivism Risk Assessment Failed to Lower Incarceration Rates

Description: Virginia courts’ use of algorithmic predictions of future offending risks were found by researchers failing to reduce incarceration rates, showed racial and age disparities in risk scores and its application, and neither exacerbated or ameliorated historical racial differences in sentencing.

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Alleged: Virginia Department of Criminal Justice Services developed an AI system deployed by Virginia courts, which harmed Virginia convicted felons , Virginia Black offenders et Virginia young offenders.

Statistiques d'incidents

ID
274
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2003-07-01
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
 

1.1. Unfair discrimination and misrepresentation

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. Discrimination and Toxicity

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Other

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 Occurrence+1
Les algorithmes étaient censés rendre les juges de Virginie plus justes. Ce qui s'est passé était beaucoup plus compliqué.
Les algorithmes étaient censés rendre les juges de Virginie plus justes. Ce qui s'est passé était beaucoup plus compliqué.

Les algorithmes étaient censés rendre les juges de Virginie plus justes. Ce qui s'est passé était beaucoup plus compliqué.

washingtonpost.com

Évaluation algorithmique des risques entre les mains des humains

Évaluation algorithmique des risques entre les mains des humains

papers.ssrn.com

Les algorithmes étaient censés rendre les juges de Virginie plus justes. Ce qui s'est passé était beaucoup plus compliqué.
washingtonpost.com · 2019
Traduit par IA

Nous avons tendance à supposer que l'avenir à court terme de l'automatisation reposera sur des partenariats homme-machine. Nos acolytes robots compenseront les inefficacités spongieuses du cerveau humain, tandis que le jugement humain ponce…

Évaluation algorithmique des risques entre les mains des humains
papers.ssrn.com · 2019
Traduit par IA

Nous évaluons les impacts de l'adoption d'évaluations algorithmiques des risques comme aide à la discrétion judiciaire dans la détermination de la peine pour crime. Nous constatons que les décisions des juges sont influencées par le score d…

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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