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インシデント 109: PimEyes's Facial Recognition AI Allegedly Lacked Safeguards to Prevent Itself from Being Abused

概要: PimEyes offered its subscription-based AI service to anyone in the public to search for matching facial images across the internet, which critics said lacked public oversight and government rules to prevent itself from misuse such as stalking women.

ツール

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組織

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推定: PimEyesが開発し提供したAIシステムで、internet usersに影響を与えた

インシデントのステータス

インシデントID
109
レポート数
1
インシデント発生日
2017-01-01
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

CSETv1 分類法のクラス

分類法の詳細

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

109

AI Tangible Harm Level Notes

Notes about the AI tangible harm level assessment
 

The article notes the potential for nefarious actors like stalkers to use the PimEyes tool to do tangible harm.

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.
 

maybe

Notes (AI special interest intangible harm)

If for 5.5 you select unclear or leave it blank, please provide a brief description of why. You can also add notes if you want to provide justification for a level.
 

Annotator 2:

It is unclear whether PimEyes violates peoples' privacy and whether or not that constitutes a rights violation.

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
 

2021

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
 

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
 

2.1. Compromise of privacy by obtaining, leaking or correctly inferring sensitive 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. Privacy & Security

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
 

Post-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 OccurrenceThis facial recognition website can turn anyone into a cop — or a stalker
This facial recognition website can turn anyone into a cop — or a stalker

This facial recognition website can turn anyone into a cop — or a stalker

washingtonpost.com

This facial recognition website can turn anyone into a cop — or a stalker
washingtonpost.com · 2021

PimEyes has become a hit among digital ‘creeps’ and others eager to investigate strangers. Researchers fear there’s no way to prevent it from being abused.

The facial recognition site PimEyes is one of the most capable face-searching tools …

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

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