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Incident 519: Starship Delivery Robot Ran into Problems Traversing Campus Terrains

Description: A Starship autonomous delivery robot struggled to navigate campus terrains of UCLA, reportedly getting stuck into a planter and falling off the stairs.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Starship Technologies, a endommagé Starship Technologies.

Statistiques d'incidents

ID
519
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2022-04-03
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.
 

519

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.
 

no

Notes (AI special interest intangible harm)

If for 5.5 you select unclear or leave it blank, please provide a brief description of why. You can also add notes if you want to provide justification for a level.
 

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
 

2022

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
 

04

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
 

03

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 OccurrenceAnatomie d'un incident d'IA : le robot de livraison Starship Robotics
Anatomie d'un incident d'IA : le robot de livraison Starship Robotics

Anatomie d'un incident d'IA : le robot de livraison Starship Robotics

seanbmcgregor.com

Anatomie d'un incident d'IA : le robot de livraison Starship Robotics
seanbmcgregor.com · 2022
Traduit par IA

Lors d'une récente escale à l'UCLA, j'ai enregistré de manière opportuniste une vidéo d'un robot de livraison qui presque immédiatement a eu des ennuis. Ce qui suit est une introduction aux éléments de conception des robots de livraison, co…

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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