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インシデント 128: Tesla Sedan on Autopilot Reportedly Drove Over Dividing Curb in Washington, Resulting in Minor Vehicle Damage

概要: A Tesla Sedan operating on Autopilot mode was not able to center itself on the road and drove over a yellow dividing curb in Redmond, Washington, causing minor damage to the vehicle’s rear suspension.

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組織

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推定: Teslaが開発し提供したAIシステムで、Eric Horvitz と Tesla drivers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
128
レポート数
2
インシデント発生日
2017-08-01
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.
 

128

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.
 

no

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
 

2017

Estimated Date

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

No

Multiple AI Interaction

“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
 

no

Embedded

“Yes” if the AI is embedded in a physical system. “No” if it is not. “Maybe” if it is unclear.
 

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
 

7.3. Lack of capability or robustness

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. AI system safety, failures, and limitations

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

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One day last summer, Microsoft’s director of artificial intelligence research, Eric Horvitz, activated the Autopilot function of his Tesla sedan. The car steered itself down a curving road near Microsoft’s campus in Redmond, Washington, fre…

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In the summer of 2017, Eric Horvitz turned on the Autopilot function of his Tesla sedan. Not having to worry about steering the car along a curving road in Redmond, Washington, allowed Horvitz to better focus on the call he was taking with …

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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