Journal des citations pour l'incident 83

Description: Gmail, Yahoo, Outlook, GMX, and LaPoste email inbox sites showed racial and content-based biases when AlgorithmWatch tested their spam box filtering algorithms.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Gmail , Outlook , Yahoo , GMX and LaPoste, endommagé email users.

Statistiques d'incidents

ID
83
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2020-10-15
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam

Classifications de taxonomie CSETv0

Détails de la taxonomie

Full Description

Gmail, Yahoo, Outlook, GMX, and LaPoste email inbox sites showed racial and content-based biases when AlgorithmWatch tested their spam box filtering algorithms. AlgorithmWatch sent hundreds of emails to 10 email accounts on the listed sites, and noticed emails would be filtered into the spam box if certain words were within the body of the email. A Nigerian students internship application was marked spam, but when the word "Nigeria" was removed it was delivered to the inbox. The same applied to a "sex education" email that was forwarded to inbox after removing "sex". A Joe Biden speech went through when the words "loan, investment, billion" were removed.

Short Description

Gmail, Yahoo, Outlook, GMX, and LaPoste email inbox sites showed racial and content-based biases when AlgorithmWatch tested their spam box filtering algorithms.

Severity

Unclear/unknown

Harm Distribution Basis

Race, National origin or immigrant status

Harm Type

Harm to civil liberties

AI System Description

Machine learning algorithms used to filter spam emails out of inboxes

System Developer

Gmail, Outlook, Yahoo, GMX, LaPoste

Sector of Deployment

Information and communication

Relevant AI functions

Perception, Cognition, Action

AI Techniques

Language recognition, content filtering

AI Applications

spam filtering

Named Entities

Gmail, Yahoo, Outlook, GMX, LaPoste, SpamAssassin, AlgorithmWatch

Technology Purveyor

Gmail, Yahoo, Outlook

Beginning Date

2020-10-22

Ending Date

2020-10-22

Near Miss

Unclear/unknown

Intent

Unclear

Lives Lost

No

Infrastructure Sectors

Communications

Data Inputs

inbound emails

Rapports d'incidents

Les filtres anti-spam sont efficaces et indiscutables. Jusqu'à ce que vous les regardiez.
algorithmwatch.org · 2020

Une expérience révèle que Microsoft Outlook marque les messages comme spam sur la base d'un seul mot, tel que "Nigeria". Les filtres anti-spam ne sont en grande partie pas audités et pourraient être injustement discriminatoires.

Dans une ex…

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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