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Incident 592: Facial Recognition Misidentifies Pregnant Woman Leading to False Arrest in Detroit

Répondu
Description: Porcha Woodruff was arrested and subsequently had charges dropped due to an unreliable facial recognition match. Despite being visibly pregnant, she was implicated in a robbery and carjacking based on an outdated photo used in a lineup.

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Alleged: unknown developed an AI system deployed by Detroit Police Department, which harmed Porcha Woodruff.

Statistiques d'incidents

ID
592
Nombre de rapports
3
Date de l'incident
2023-02-16
Editeurs
Daniel Atherton
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
 

1.3. Unequal performance across groups

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 OccurrenceUne femme de Détroit poursuit la ville après avoir été arrêtée à tort alors qu'elle était enceinte de 8 mois grâce à la technologie de reconnaissance faciale« Vous plaisantez, carjacking ? » : le problème de la reconnaissance faciale dans la policeFacial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes. - Réponse
Une femme de Détroit poursuit la ville après avoir été arrêtée à tort alors qu'elle était enceinte de 8 mois grâce à la technologie de reconnaissance faciale

Une femme de Détroit poursuit la ville après avoir été arrêtée à tort alors qu'elle était enceinte de 8 mois grâce à la technologie de reconnaissance faciale

nbcnews.com

« Vous plaisantez, carjacking ? » : le problème de la reconnaissance faciale dans la police

« Vous plaisantez, carjacking ? » : le problème de la reconnaissance faciale dans la police

theguardian.com

Facial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes.

Facial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes.

nytimes.com

Une femme de Détroit poursuit la ville après avoir été arrêtée à tort alors qu'elle était enceinte de 8 mois grâce à la technologie de reconnaissance faciale
nbcnews.com · 2023
Traduit par IA

Une femme de Détroit poursuit la ville et un détective de police après avoir été faussement arrêtée en raison de la technologie de reconnaissance faciale alors qu'elle était enceinte de huit mois, selon des documents judiciaires.

Porcha Woo…

« Vous plaisantez, carjacking ? » : le problème de la reconnaissance faciale dans la police
theguardian.com · 2023
Traduit par IA

Porcha Woodruff était enceinte de huit mois lorsque la police de Détroit, dans le Michigan, est venue l'arrêter pour vol de voiture et vol. Elle préparait ses deux enfants pour l'école lorsque six policiers ont frappé à sa porte et lui ont …

Facial Recognition Led to Wrongful Arrests. So Detroit Is Making Changes.
nytimes.com · 2024
Réponse post-incident de Kashmir Hill

In January 2020, Robert Williams spent 30 hours in a Detroit jail because facial recognition technology suggested he was a criminal. The match was wrong, and Mr. Williams sued.

On Friday, as part of a legal settlement over his wrongful arre…

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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