概要: Facebook の自動モデレーション ツールのパフォーマンスは人間のモデレーターとは比較にならないほど悪く、ヘイトスピーチ、暴力、扇動コンテンツの削除はごく一部にしか過ぎないことが内部文書で明らかになった。
推定: Facebookが開発し提供したAIシステムで、Facebook usersに影響を与えた
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.
129
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.
- 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
Facebook CEO Mark Zuckerberg sounded an optimistic note three years ago when he wrote about the progress his company was making in automated moderation tools powered by artificial intelligence. “Through the end of 2019, we expect to have tr…
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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