Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
Découvrir
Envoyer
  • Bienvenue sur AIID
  • Découvrir les incidents
  • Vue spatiale
  • Vue de tableau
  • Vue de liste
  • Entités
  • Taxonomies
  • Soumettre des rapports d'incident
  • Classement des reporters
  • Blog
  • Résumé de l’Actualité sur l’IA
  • Contrôle des risques
  • Incident au hasard
  • S'inscrire
Fermer
Découvrir
Envoyer
  • Bienvenue sur AIID
  • Découvrir les incidents
  • Vue spatiale
  • Vue de tableau
  • Vue de liste
  • Entités
  • Taxonomies
  • Soumettre des rapports d'incident
  • Classement des reporters
  • Blog
  • Résumé de l’Actualité sur l’IA
  • Contrôle des risques
  • Incident au hasard
  • S'inscrire
Fermer

Incident 89: The Christchurch shooter and YouTube’s radicalization trap

Description: A New Zealand government report released following a right-wing terrorist killing 51 worshippers at two New Sealand mosques which indicated that Youtube's recommendation algorithm played an important role in the terrorist's radicalization.

Outils

Nouveau rapportNouveau rapportNouvelle RéponseNouvelle RéponseDécouvrirDécouvrirVoir l'historiqueVoir l'historique

Entités

Voir toutes les entités
Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par YouTube, a endommagé YouTube users.

Statistiques d'incidents

ID
89
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2019-03-15
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv0, CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv0

Détails de la taxonomie

Problem Nature

Indicates which, if any, of the following types of AI failure describe the incident: "Specification," i.e. the system's behavior did not align with the true intentions of its designer, operator, etc; "Robustness," i.e. the system operated unsafely because of features or changes in its environment, or in the inputs the system received; "Assurance," i.e. the system could not be adequately monitored or controlled during operation.
 

Robustness, Assurance

Physical System

Where relevant, indicates whether the AI system(s) was embedded into or tightly associated with specific types of hardware.
 

Software only

Level of Autonomy

The degree to which the AI system(s) functions independently from human intervention. "High" means there is no human involved in the system action execution; "Medium" means the system generates a decision and a human oversees the resulting action; "low" means the system generates decision-support output and a human makes a decision and executes an action.
 

Medium

Nature of End User

"Expert" if users with special training or technical expertise were the ones meant to benefit from the AI system(s)’ operation; "Amateur" if the AI systems were primarily meant to benefit the general public or untrained users.
 

Amateur

Public Sector Deployment

"Yes" if the AI system(s) involved in the accident were being used by the public sector or for the administration of public goods (for example, public transportation). "No" if the system(s) were being used in the private sector or for commercial purposes (for example, a ride-sharing company), on the other.
 

No

Data Inputs

A brief description of the data that the AI system(s) used or were trained on.
 

user history, videos

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

89

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
 

1.2. Exposure to toxic content

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 OccurrenceLe tireur de Christchurch et le piège de la radicalisation de YouTube
Le tireur de Christchurch et le piège de la radicalisation de YouTube

Le tireur de Christchurch et le piège de la radicalisation de YouTube

wired.com

Le tireur de Christchurch et le piège de la radicalisation de YouTube
wired.com · 2020
Traduit par IA

YOUTUBE, FACEBOOK ET d'autres plateformes de médias sociaux ont joué un rôle déterminant dans la radicalisation du terroriste qui a tué 51 fidèles lors d'une attaque en mars 2019 contre deux mosquées néo-zélandaises, selon un nouveau rappor…

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.

Incidents similaires

Par similarité textuelle

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Facebook’s Hate Speech Detection Algorithms Allegedly Disproportionately Failed to Remove Racist Content towards Minority Groups

Facebook’s race-blind practices around hate speech came at the expense of Black users, new documents show

Nov 2021 · 2 rapports
Deepfake Video of Ukrainian President Yielding to Russia Posted on Ukrainian Websites and Social Media

Russian War Report: Hacked news program and deepfake video spread false Zelenskyy claims

Mar 2022 · 9 rapports
Facebook translates 'good morning' into 'attack them', leading to arrest

Facebook translates 'good morning' into 'attack them', leading to arrest

Oct 2017 · 26 rapports
Incident précédentProchain incident

Incidents similaires

Par similarité textuelle

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Facebook’s Hate Speech Detection Algorithms Allegedly Disproportionately Failed to Remove Racist Content towards Minority Groups

Facebook’s race-blind practices around hate speech came at the expense of Black users, new documents show

Nov 2021 · 2 rapports
Deepfake Video of Ukrainian President Yielding to Russia Posted on Ukrainian Websites and Social Media

Russian War Report: Hacked news program and deepfake video spread false Zelenskyy claims

Mar 2022 · 9 rapports
Facebook translates 'good morning' into 'attack them', leading to arrest

Facebook translates 'good morning' into 'attack them', leading to arrest

Oct 2017 · 26 rapports

Recherche

  • Définition d'un « incident d'IA »
  • Définir une « réponse aux incidents d'IA »
  • Feuille de route de la base de données
  • Travaux connexes
  • Télécharger la base de données complète

Projet et communauté

  • À propos de
  • Contacter et suivre
  • Applications et résumés
  • Guide de l'éditeur

Incidents

  • Tous les incidents sous forme de liste
  • Incidents signalés
  • File d'attente de soumission
  • Affichage des classifications
  • Taxonomies

2024 - AI Incident Database

  • Conditions d'utilisation
  • Politique de confidentialité
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • ecd56df