Incident 348: YouTube Recommendation Reportedly Pushed Election Fraud Content to Skeptics Disproportionately

Description: YouTube's recommendation algorithm allegedly pushed 2020's US Presidential Election fraud content to users most skeptical of the election's legitimacy disproportionately compared to least skeptical users.

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Entités

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par YouTube, a endommagé YouTube users skeptical of US election results.

Statistiques d'incidents

ID
348
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2020-11-01
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

3.2. Pollution of information ecosystem and loss of consensus reality

Risk Domain

  1. Misinformation

Entity

AI

Timing

Post-deployment

Intent

Unintentional

Fraude électorale, YouTube et perception publique de la légitimité du président Biden
tsjournal.org · 2022
Traduit par IA

Le scepticisme quant au résultat de l'élection présidentielle de 2020 aux États-Unis a conduit à une attaque historique contre le Capitole le 6 janvier 2021 et représente l'un des plus grands défis pour les institutions démocratiques améric…

L'algorithme de YouTube a poussé les allégations de fraude électorale aux partisans de Trump, selon un rapport
arstechnica.com · 2022
Traduit par IA

Pendant des années, les chercheurs ont suggéré que les algorithmes alimentant le contenu des utilisateurs ne sont pas la cause des chambres d'écho en ligne, mais sont plus probablement dus au fait que les utilisateurs recherchent activement…

Fraude électorale, YouTube et perception publique de la légitimité du président Biden - NYU's Center for Social Media and Politics
csmapnyu.org · 2022
Traduit par IA

** Nous constatons que les plus sceptiques quant à la légitimité des élections de 2020 se sont vu recommander trois fois plus de vidéos liées à la fraude électorale que les participants les moins sceptiques. **

Résumé

Le scepticisme quant a…

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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