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Incident 454: Emotion Detection Models Showed Disparate Performance along Racial Lines

Description: Emotion detection tools by Face++ and Microsoft's Face API allegedly scored smiling or defaulted ambiguous facial photos for Black faces as negative emotion more often than for white faces.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Megvii et Microsoft, a endommagé Black people.

Statistiques d'incidents

ID
454
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2018-11-09
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

454

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

yes

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2018

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

12

Date of Incident Day

The day on which the incident occurred. If a precise date is unavailable, leave blank. Enter in the format of DD
 

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

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 OccurrenceInfluence raciale sur les perceptions automatisées des émotionsLa technologie de lecture des émotions échoue au test des préjugés raciaux
Influence raciale sur les perceptions automatisées des émotions

Influence raciale sur les perceptions automatisées des émotions

papers.ssrn.com

La technologie de lecture des émotions échoue au test des préjugés raciaux

La technologie de lecture des émotions échoue au test des préjugés raciaux

theconversation.com

Influence raciale sur les perceptions automatisées des émotions
papers.ssrn.com · 2018
Traduit par IA

Abstrait

Les applications pratiques de l'intelligence artificielle s'étendent à divers éléments de la société, ce qui suscite un intérêt croissant pour les biais potentiels de ces algorithmes. L'analyse faciale, une application de l'intelli…

La technologie de lecture des émotions échoue au test des préjugés raciaux
theconversation.com · 2019
Traduit par IA

La technologie de reconnaissance faciale a progressé au point où elle interprète désormais les émotions dans les expressions faciales. Ce type d'analyse est de plus en plus utilisé dans la vie quotidienne. Par exemple, les entreprises peuve…

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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