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Incident 346: Robots in Japanese Hotel Annoyed Guests and Failed to Handle Simple Tasks

Description: A number of robots employed by a hotel in Japan were reported by guests in a series of complaints for failing to handle tasks such as answering scheduling questions or making passport copies without human intervention.

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Entités

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Alleged: unknown developed an AI system deployed by Henn na Hotel, which harmed Henn na Hotel guests et Henn na Hotal staff.

Statistiques d'incidents

ID
346
Nombre de rapports
5
Date de l'incident
2016-06-15
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
 

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 Occurrence+4
Robot Hotel perd l'amour des robots
Robot Hotel perd l'amour des robots

Robot Hotel perd l'amour des robots

wsj.com

Robots Ruin Robot Hôtel

Robots Ruin Robot Hôtel

gizmodo.com

L'hôtel robot japonais licencie la moitié des robots après avoir créé plus de travail pour les humains

L'hôtel robot japonais licencie la moitié des robots après avoir créé plus de travail pour les humains

theverge.com

Un hôtel licencie la moitié de son personnel robotique pour avoir mal fait son travail

Un hôtel licencie la moitié de son personnel robotique pour avoir mal fait son travail

independent.ie

Le japonais Henn na Hotel licencie la moitié de ses robots

Le japonais Henn na Hotel licencie la moitié de ses robots

hotelmanagement.net

Robot Hotel perd l'amour des robots
wsj.com · 2019
Traduit par IA

SASEBO, Japon—Le séjour d'une nuit de Yoshihisa Ishikawa dans un hôtel doté de robots dans l'ouest du Japon n'a pas été relaxant.

Il était réveillé toutes les quelques heures pendant la nuit par l'assistant en forme de poupée dans sa chambr…

Robots Ruin Robot Hôtel
gizmodo.com · 2019
Traduit par IA

Le propriétaire de l'hôtel, Hideo Sawada, a déclaré qu'il voulait diriger "[l'hôtel le plus efficace du monde](https://www.theguardian.com/travel/2015/aug/14/japan-henn-na-hotel-staffed-by- robots) » en le dotant presque exclusivement de ro…

L'hôtel robot japonais licencie la moitié des robots après avoir créé plus de travail pour les humains
theverge.com · 2019
Traduit par IA

Il s'avère que même les robots ont du mal à garder un emploi. Japan's Henn-na "Strange" Hotel a licencié la moitié de ses 243 robots après avoir ont créé plus de problèmes qu'ils ne pouvaient en résoudre, comme le premier rapporté par The W…

Un hôtel licencie la moitié de son personnel robotique pour avoir mal fait son travail
independent.ie · 2019
Traduit par IA

Un hôtel high-tech au Japon a été contraint de licencier la moitié de son personnel robotique après avoir découvert qu'il était incompétent et créait plus de travail pour les humains.

es robots ont été introduits en partie comme une nouveau…

Le japonais Henn na Hotel licencie la moitié de ses robots
hotelmanagement.net · 2019
Traduit par IA

L'hôtel japonais Henn na, qui a ouvert ses portes en 2015 avec une équipe de robots, a réduit sa main-d'œuvre robotique après que l'expérience n'a pas réussi à réduire les coûts ou la charge de travail de ses employés.

L'hôtel, situé à Naga…

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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