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Incident 386: Amazon’s "Time Off Task" System Made False Assumptions about Workers' Time Management

Description: Amazon’s warehouse worker “time off task" (TOT) tracking system was used to discipline and dismiss workers, falsely assuming workers to have wasted time and failing to account for breaks or equipment issues.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Amazon, a endommagé Amazon warehouse workers.

Statistiques d'incidents

ID
386
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2019-07-03
Editeurs
Kate Perkins, Khoa Lam, Sean McGregor
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
 

5.2. Loss of human agency and autonomy

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. Human-Computer Interaction

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
 

Intentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident OccurrenceAmazon va déployer des outils pour surveiller les ouvriers et les machines de l'usineL'Amazon que les clients ne voient pasDes documents internes montrent le système dystopique d'Amazon pour suivre les travailleurs à chaque minute de leurs quarts de travail
Amazon va déployer des outils pour surveiller les ouvriers et les machines de l'usine

Amazon va déployer des outils pour surveiller les ouvriers et les machines de l'usine

arstechnica.com

L'Amazon que les clients ne voient pas

L'Amazon que les clients ne voient pas

nytimes.com

Des documents internes montrent le système dystopique d'Amazon pour suivre les travailleurs à chaque minute de leurs quarts de travail

Des documents internes montrent le système dystopique d'Amazon pour suivre les travailleurs à chaque minute de leurs quarts de travail

vice.com

Amazon va déployer des outils pour surveiller les ouvriers et les machines de l'usine
arstechnica.com · 2020
Traduit par IA

Amazon déploie de nouveaux outils bon marché qui permettront aux usines du monde entier de surveiller leurs travailleurs et leurs machines, alors que le géant de la technologie cherche à renforcer sa présence dans le secteur industriel.

Lan…

L'Amazon que les clients ne voient pas
nytimes.com · 2021
Traduit par IA

** En septembre dernier, ** Ann Castillo a vu un e-mail d'Amazon qui n'avait aucun sens. Son mari avait travaillé pour l'entreprise pendant cinq ans, plus récemment dans l'entrepôt surdimensionné de Staten Island qui servait de pipeline cri…

Des documents internes montrent le système dystopique d'Amazon pour suivre les travailleurs à chaque minute de leurs quarts de travail
vice.com · 2022
Traduit par IA

Malheureusement, Amazon punit et parfois licencie les employés d'entrepôt qui, selon elle, perdent du temps au travail. Un nouveau dossier obtenu par Motherboard donne un aperçu détaillé de la façon dont Amazon suit et enregistre chaque min…

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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