Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる

インシデント 107: Chinese Tech Firms Allegedly Developed Facial Recognition to Identify People by Race, Targeting Uyghur Muslims

概要: Various Chinese firms were revealed by patent applications to have developed facial recognition capable of detecting people by race, which critics feared would enable persecution and discrimination of Uyghur Muslims.

ツール

新しいレポート新しいレポート新しいレスポンス新しいレスポンス発見する発見する履歴を表示履歴を表示

組織

すべての組織を表示
Alleged: Huawei , Megvii , SenseTime , Alibaba と Baibu developed an AI system deployed by none, which harmed Uyghur people.

インシデントのステータス

インシデントID
107
レポート数
2
インシデント発生日
2018-07-20
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

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
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Pre-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceAlibaba ‘dismayed’ by its cloud unit’s ethnicity detection algorithm – TechCrunchSurveillance group exposes disturbing Huawei patent for AI-powered Uighur detection
Alibaba ‘dismayed’ by its cloud unit’s ethnicity detection algorithm – TechCrunch

Alibaba ‘dismayed’ by its cloud unit’s ethnicity detection algorithm – TechCrunch

techcrunch.com

Surveillance group exposes disturbing Huawei patent for AI-powered Uighur detection

Surveillance group exposes disturbing Huawei patent for AI-powered Uighur detection

thenextweb.com

Alibaba ‘dismayed’ by its cloud unit’s ethnicity detection algorithm – TechCrunch
techcrunch.com · 2020

Chinese tech giants have drawn international criticism after research showed they have technologies that enable the authorities to profile Muslim Uyghurs.

The cloud computing unit of Alibaba, Alibaba Cloud, developed a facial recognition al…

Surveillance group exposes disturbing Huawei patent for AI-powered Uighur detection
thenextweb.com · 2021

A Huawei patent that mentions AI-powered identification of Uighur people and other ethnic groups has been discovered.

The patent was exposed by video surveillance research group IPVM, the same organization that had previously spotted refere…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください

よく似たインシデント

テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Argentinian City Government Deployed Teenage-Pregnancy Predictive Algorithm Using Invasive Demographic Data

The Case of the Creepy Algorithm That ‘Predicted’ Teen Pregnancy

Apr 2018 · 4 レポート
Microsoft’s Algorithm Allegedly Selected Photo of the Wrong Mixed-Race Person Featured in a News Story

Microsoft’s AI journalists confuse mixed-race Little Mix singers

Jun 2020 · 12 レポート
Reported AI-Cloned Voice Used to Deceive Hong Kong Bank Manager in Purported $35 Million Fraud Scheme

Bank Robbers Steal $35 Million by Deepfaking Boss's Voice

Jan 2020 · 6 レポート
前のインシデント次のインシデント

よく似たインシデント

テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Argentinian City Government Deployed Teenage-Pregnancy Predictive Algorithm Using Invasive Demographic Data

The Case of the Creepy Algorithm That ‘Predicted’ Teen Pregnancy

Apr 2018 · 4 レポート
Microsoft’s Algorithm Allegedly Selected Photo of the Wrong Mixed-Race Person Featured in a News Story

Microsoft’s AI journalists confuse mixed-race Little Mix singers

Jun 2020 · 12 レポート
Reported AI-Cloned Voice Used to Deceive Hong Kong Bank Manager in Purported $35 Million Fraud Scheme

Bank Robbers Steal $35 Million by Deepfaking Boss's Voice

Jan 2020 · 6 レポート

リサーチ

  • “AIインシデント”の定義
  • “AIインシデントレスポンス”の定義
  • データベースのロードマップ
  • 関連研究
  • 全データベースのダウンロード

プロジェクトとコミュニティ

  • AIIDについて
  • コンタクトとフォロー
  • アプリと要約
  • エディタのためのガイド

インシデント

  • 全インシデントの一覧
  • フラグの立ったインシデント
  • 登録待ち一覧
  • クラスごとの表示
  • 分類法

2024 - AI Incident Database

  • 利用規約
  • プライバシーポリシー
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • ecd56df