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Incident 93: HUD charges Facebook with enabling housing discrimination

Description: In March 2019 the U.S. Department of Housing and Urban Development charged Facebook with violating the Fair Housing Act by allowing real estate sellers to target advertisements in a discriminatory manner.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Facebook, a endommagé Facebook users of minority groups , non-American-born Facebook users , non-Christian Facebook users , Facebook users interested in accessibility et Facebook users interested in Hispanic culture.

Statistiques d'incidents

ID
93
Nombre de rapports
4
Date de l'incident
2018-08-13
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv0, CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

93

Notes (special interest intangible harm)

Input any notes that may help explain your answers.
 

HUD alleged that Facebook restricted who saw ads based on users' age, gender, zip code, religion, citizenship, and more.

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

yes

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2019

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

03

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

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.
 

Specification

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 Facebook activity, user social network data

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
 

1.1. 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.
 
  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 Occurrence+1
HUD accuse Facebook d'avoir permis la discrimination en matière de logement
HUD contre FacebookLe ministère de la Justice conclut un accord de règlement révolutionnaire avec des méta-plateformes, anciennement connues sous le nom de Facebook, pour résoudre les allégations de publicité discriminatoire
HUD accuse Facebook d'avoir permis la discrimination en matière de logement

HUD accuse Facebook d'avoir permis la discrimination en matière de logement

thehill.com

HUD poursuit Facebook pour discrimination en matière de logement

HUD poursuit Facebook pour discrimination en matière de logement

forbes.com

HUD contre Facebook

HUD contre Facebook

nafcu.org

Le ministère de la Justice conclut un accord de règlement révolutionnaire avec des méta-plateformes, anciennement connues sous le nom de Facebook, pour résoudre les allégations de publicité discriminatoire

Le ministère de la Justice conclut un accord de règlement révolutionnaire avec des méta-plateformes, anciennement connues sous le nom de Facebook, pour résoudre les allégations de publicité discriminatoire

justice.gov

HUD accuse Facebook d'avoir permis la discrimination en matière de logement
thehill.com · 2019
Traduit par IA

Le ministère du Logement et du Développement urbain (HUD) a accusé jeudi Facebook d'encourager et de permettre la discrimination en matière de logement par le biais de ses pratiques publicitaires ciblées.

HUD accuse Facebook d'avoir enfrein…

HUD poursuit Facebook pour discrimination en matière de logement
forbes.com · 2019
Traduit par IA

Le gouvernement fédéral poursuit Facebook pour des allégations de discrimination en matière de logement sur la plateforme publicitaire du réseau social.

Le département américain du logement et du développement urbain a annoncé jeudi qu'il a…

HUD contre Facebook
nafcu.org · 2019
Traduit par IA

La semaine dernière, j'ai regardé un webinaire (coût supplémentaire) disponible sur le centre de formation en ligne de la NAFCU intitulé [Red Flags for Fair Lending](https://onlinetrainingcenter.nafcu.org/KD/training_menu.cfm?pg=tm_module.c…

Le ministère de la Justice conclut un accord de règlement révolutionnaire avec des méta-plateformes, anciennement connues sous le nom de Facebook, pour résoudre les allégations de publicité discriminatoire
justice.gov · 2022
Traduit par IA

Le ministère de la Justice a annoncé aujourd'hui qu'il avait obtenu un accord de règlement résolvant les allégations selon lesquelles Meta Platforms Inc., anciennement connue sous le nom de Facebook Inc., s'est livrée à des publicités discr…

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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