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インシデント 113: Facebook's AI Put "Primates" Label on Video Featuring Black Men

概要: Facebook's AI mislabeled video featuring Black men as a video about "primates," resulting in an offensive prompt message for users who watched the video.

ツール

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組織

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推定: Facebookが開発し提供したAIシステムで、Black people と Facebook 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
113
レポート数
1
インシデント発生日
2020-06-27
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.
 

113

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
 

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
 

08

Date of Incident Day

The day on which the incident occurred. If a precise date is unavailable, leave blank. Enter in the format of DD
 

Estimated Date

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

Yes

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
 

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

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceFacebook Apologizes After A.I. Puts 'Primates' Label on Video of Black Men
Facebook Apologizes After A.I. Puts 'Primates' Label on Video of Black Men

Facebook Apologizes After A.I. Puts 'Primates' Label on Video of Black Men

nytimes.com

Facebook Apologizes After A.I. Puts 'Primates' Label on Video of Black Men
nytimes.com · 2021

Facebook users who recently watched a video from a British tabloid featuring Black men saw an automated prompt from the social network that asked if they would like to “keep seeing videos about Primates,” causing the company to investigate …

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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