Incident 99: Selon certaines informations, les grandes universités utilisent l'origine ethnique comme un facteur prédictif déterminant de la réussite étudiante.
Description: Plusieurs grandes universités utiliseraient, semble-t-il, un outil qui prend en compte l'origine ethnique comme facteur de prédiction de la réussite étudiante.
Entités
Voir toutes les entitésAlleged: EAB developed an AI system deployed by University of Wisconsin–Milwaukee , University of Massachusetts Amherst , University of Houston , Texas A&M University , more than 500 colleges et Georgia State University, which harmed Latinx college students , indigenous students , Black college students , University students , Students et Educational communities.
Système d'IA présumé impliqué: EAB Navigate
Classifications de taxonomie CSETv1
Détails de la taxonomieIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
99
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.
- 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
Intentional
Rapports d'incidents
Chronologie du rapport
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Les grandes universités utilisent la race de leurs étudiants, entre autres variables, pour prédire la probabilité qu'ils abandonnent l'école. Les documents obtenus par The Markup par le biais de demandes d'enregistrements publics montrent q…
Variantes
Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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