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Incident 829: Facial Recognition System in Buenos Aires Triggers Police Checks Based on False Matches

Description: Buenos Aires's facial recognition system mistakenly flagged innocent people as criminals, leading to wrongful stops and detentions. Judicial investigations indicate the technology may have been misused for unauthorized surveillance and data collection. Despite privacy risks, the system has been used widely without full disclosure of standards or safeguards,
Editor Notes: Reconstruction of the timeline of events: (1) 2019: Buenos Aires implements a facial recognition system aimed at enhancing public safety, capturing thousands of individuals. (2) After implementation in 2019: At least 140 individuals, including Guillermo Ibarrola, are erroneously flagged as criminals due to database errors, leading to police checks and detentions. (3) 2020: The facial recognition feature is deactivated as a precaution during the COVID-19 pandemic and remains off by judicial order. (4) December 2023: Journalists confirm that their biometric data was accessed, which in turn prompted further scrutiny by them. (5) February 5, 2024: The Pulitzer Center publishes a report on the issues surrounding Buenos Aires's facial recognition system.

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Alleged: Government of Argentina developed an AI system deployed by Government of Argentina , Government of Buenos Aires et Argentinean Ministry of Security, which harmed Argentinean citizens , Buenos Aires residents et Guillermo Ibarrola.

Statistiques d'incidents

ID
829
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2024-02-05
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
 

2.1. Compromise of privacy by obtaining, leaking or correctly inferring sensitive information

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. Privacy & Security

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

+1
Comment nous avons enquêté sur la surveillance de masse en Argentine
Comment nous avons enquêté sur la surveillance de masse en Argentine

Comment nous avons enquêté sur la surveillance de masse en Argentine

pulitzercenter.org

Comment nous avons enquêté sur la surveillance de masse en Argentine
pulitzercenter.org · 2024
Traduit par IA

75 % de la superficie de la capitale argentine est sous surveillance vidéo, ce que le gouvernement affiche fièrement sur des panneaux d'affichage. Mais le système de reconnaissance faciale, qui fait partie de l'immense infrastructure de sur…

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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