Description: An AI program named REACH VET, designed and used by the Department of Veterans Affairs (VA) to prevent veteran suicides, was reportedly found to prioritize white men while neglecting female veterans and survivors of military sexual trauma. This oversight persists despite rising suicide rates among these groups. The incident is an example of algorithmic bias and the exclusion of critical risk factors for female veterans.
Entités
Voir toutes les entitésPrésumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Department of Veterans Affairs (VA), a endommagé Veterans , Survivors of military sexual trauma et Female veterans.
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
Human
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
Un programme d'intelligence artificielle (IA) conçu pour prévenir le suicide chez les anciens combattants de l'armée américaine donne la priorité aux hommes blancs et ignore les survivants de violences sexuelles, qui touchent un pourcentage…
Attention : cette newsletter contient des références au suicide.
Pourquoi le taux de suicide des femmes vétérans a-t-il augmenté de 24 % dans le dernier rapport du gouvernement américain ? C’est la question à laquelle nous voulions répondre…
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.