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 132: TikTok’s Content Moderation Allegedly Failed to Adequately Take down Videos Promoting Eating Disorders

概要: Videos promoting eating disorders evaded TikTok's automated violation detection system without difficulty via common misspellings of search terms, bypassing its ban of violating hashtags such as "proana" and "anorexia".

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
推定: TikTokが開発し提供したAIシステムで、TikTok users と TikTok users under 18 years old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
132
レポート数
1
インシデント発生日
2020-12-27
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.
 

132

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
 

2020

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
 

12

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

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
 

1.2. Exposure to toxic content

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

+1
TikTok Anorexia Videos Misspell Hashtags to Beat the 'Pro-Ana' Ban
TikTok Anorexia Videos Misspell Hashtags to Beat the 'Pro-Ana' Ban

TikTok Anorexia Videos Misspell Hashtags to Beat the 'Pro-Ana' Ban

insider.com

TikTok Anorexia Videos Misspell Hashtags to Beat the 'Pro-Ana' Ban
insider.com · 2020

TikTok said it banned six accounts reported to it for posting content promoting eating habits that are likely to lead to health problems in its latest effort to crackdown on harmful content.

The app is rife with dangerous material including…

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

Tinder's Personalized Pricing Algorithm Found to Offer Higher Prices for Older Users

A Consumer Investigation into Personalised Pricing

Mar 2015 · 4 レポート
Google’s YouTube Kids App Presents Inappropriate Content

Google’s YouTube Kids App Criticized for ‘Inappropriate Content’

May 2015 · 14 レポート
Airbnb's Trustworthiness Algorithm Allegedly Banned Users without Explanation, and Discriminated against Sex Workers

Is Airbnb using an algorithm to ban users from the platform?

Jul 2017 · 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

Tinder's Personalized Pricing Algorithm Found to Offer Higher Prices for Older Users

A Consumer Investigation into Personalised Pricing

Mar 2015 · 4 レポート
Google’s YouTube Kids App Presents Inappropriate Content

Google’s YouTube Kids App Criticized for ‘Inappropriate Content’

May 2015 · 14 レポート
Airbnb's Trustworthiness Algorithm Allegedly Banned Users without Explanation, and Discriminated against Sex Workers

Is Airbnb using an algorithm to ban users from the platform?

Jul 2017 · 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