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Incident 838: Microsoft Copilot Allegedly Provides Unsafe Medical Advice with High Risk of Severe Harm

Description: Microsoft Copilot, when asked medical questions, was reportedly found to provide accurate information only 54% of the time, according to European researchers (citation provided in editor's notes). Analysis by the researchers reported that 42% of Copilot's responses could cause moderate to severe harm, with 22% of responses posing a risk of death or severe injury.
Editor Notes: Citation for the research paper: Andrikyan, Wahram, Sophie Marie Sametinger, Frithjof Kosfeld, Lea Jung-Poppe, Martin F. Fromm, Renke Maas, and Hagen F. Nicolaus. "Artificial Intelligence-Powered Chatbots in Search Engines: A Cross-Sectional Study on the Quality and Risks of Drug Information for Patients." BMJ Quality & Safety, published online October 1, 2024. https://doi.org/10.1136/bmjqs-2024-017476. Incident date is April 25, 2024 to match the date of submission of the research paper. The paper was accepted on August 22, 2024 and officially published October 1, 2024.

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Alleged: Microsoft developed an AI system deployed by Microsoft Copilot et Microsoft, which harmed People seeking medical advice , Microsoft Copilot users et General public.

Statistiques d'incidents

ID
838
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2024-04-25
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
 

3.1. False or misleading 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. Misinformation

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 nouvelle étude suggère que les conseils médicaux « IA » de Bing / Microsoft Copilot pourraient être susceptibles de vous causer de graves dommages, au moins 22 % du temps...
Une nouvelle étude suggère que les conseils médicaux « IA » de Bing / Microsoft Copilot pourraient être susceptibles de vous causer de graves dommages, au moins 22 % du temps...

Une nouvelle étude suggère que les conseils médicaux « IA » de Bing / Microsoft Copilot pourraient être susceptibles de vous causer de graves dommages, au moins 22 % du temps...

windowscentral.com

Une nouvelle étude suggère que les conseils médicaux « IA » de Bing / Microsoft Copilot pourraient être susceptibles de vous causer de graves dommages, au moins 22 % du temps...
windowscentral.com · 2024
Traduit par IA
  • Des chercheurs basés en Allemagne et en Belgique ont récemment posé à Microsoft Copilot une série de questions médicales fréquemment posées.
  • En analysant les résultats, l'étude suggère que Microsoft Copilot n'a fourni des informations scie…

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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