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Incident 301: Teenager at Broward College Allegedly Wrongfully Accused of Cheating via Remote Proctoring

Description: Broward College’s use of remote proctoring system and reliance on its flagging algorithm allegedly led to a wrongful accusation of academic dishonesty in a biology exam of a Florida teenager.

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Entités

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Alleged: Honorlock developed an AI system deployed by Broward College, which harmed unnamed Florida teenager.

Statistiques d'incidents

ID
301
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2022-02-15
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
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
 

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 OccurrenceAccusé de tricherie par un algorithme, et un professeur qu'elle n'avait jamais rencontré
Accusé de tricherie par un algorithme, et un professeur qu'elle n'avait jamais rencontré

Accusé de tricherie par un algorithme, et un professeur qu'elle n'avait jamais rencontré

nytimes.com

Accusé de tricherie par un algorithme, et un professeur qu'elle n'avait jamais rencontré
nytimes.com · 2022
Traduit par IA

Un adolescent de Floride qui suit un cours de biologie dans un collège communautaire a reçu une note bouleversante cette année. Une start-up appelée Honorlock l'avait signalée comme agissant de manière suspecte lors d'un examen en février. …

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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