Incident 527: Les entreprises technologiques auraient influencé le comportement des travailleurs indépendants en utilisant des algorithmes pour faire varier la rémunération pour une même quantité de travail.
Description: Dans une étude ethnographique pluriannuelle, Amazon et Uber ont été accusés d'utiliser des systèmes algorithmiques basés sur les données des travailleurs indépendants pour faire varier les salaires, par exemple en leur offrant des salaires inférieurs pour la même quantité de travail.
Entités
Voir toutes les entitésPrésumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Uber et Amazon, a endommagé Uber drivers , gig workers et Amazon delivery workers.
Statistiques d'incidents
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.
- 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
Intentional
Rapports d'incidents
Chronologie du rapport
Les développements technologiques récents liés à l'extraction et au traitement des données ont suscité des inquiétudes généralisées quant à une réduction de la vie privée sur le lieu de travail. Pour un nombre croissant de travailleurs à fa…
Gig workers font le même travail pour un salaire différent, et ce modèle pourrait venir sur votre lieu de travail un jour.
C'est selon une nouvelle recherche de Veena Dubal, professeur de droit à l'Université de Californie à Hastings, qui s…
Variantes
Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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