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Incident 404: Sound Intelligence's Aggression Detector Misidentified Innocuous Sounds

Description: Sound Intelligence's "aggression detection" algorithm deployed by schools reportedly contained high rates of false positive, misclassifying laughing, coughing, cheering, and loud discussions.

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Entités

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Alleged: Sound Intelligence developed an AI system deployed by Rock Hill Schools et Pinecrest Academy Horizon, which harmed students , Rock Hill School students et Pinecrest Academy Horizon students.

Statistiques d'incidents

ID
404
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2019-06-25
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

+2
La technologie de surveillance invasive et non éprouvée que les écoles utilisent pour surveiller les élèves
La technologie de surveillance invasive et non éprouvée que les écoles utilisent pour surveiller les élèves

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Méthodologie : comment nous avons testé un algorithme de détection d'agression

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projects.propublica.org

La technologie de surveillance invasive et non éprouvée que les écoles utilisent pour surveiller les élèves
features.propublica.org · 2019
Traduit par IA

Ariella Russcol est spécialisée dans le théâtre à la Frank Sinatra School of the Arts dans le Queens, à New York, et la performance du senior cet après-midi d'avril n'a pas déçu. Alors que la bibliothèque est normalement la pièce la plus si…

Méthodologie : comment nous avons testé un algorithme de détection d'agression
projects.propublica.org · 2019
Traduit par IA

Introduction Cet article complémentaire à notre [histoire] principale (https://features.propublica.org/aggression-detector/the-unproven-invasive-surveillance-technology-schools-are-using-to-monitor-students) décrit les tests et analyse de 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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