概要: 2013年から2019年の入学選考期間において、テキサス大学オースティン校のコンピュータサイエンス学部は、過去の入学選考結果に基づいて学習された統計的機械学習システムであるGRADEを用いて、博士課程の出願書類の採点と整理を行っていた。批評家たちは、このシステムが過去の入学選考における不公平さを再現し、低得点の出願者への注目度を低下させる可能性があると指摘したが、テキサス大学オースティン校は、依然として人間の審査員が各書類を評価しており、後にこのツールの使用を中止したと述べている。
Alleged: University of Texas at Austin researchers developed an AI system deployed by University of Texas at Austin's Department of Computer Science , Risto Miikkulainen と Austin Waters, which harmed University students , University of Texas at Austin PhD applicants of marginalized groups , University applicants , students , PhD applicants from underrepresented groups , PhD applicants , Educational communities と Computer science PhD applicants.
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.
135
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.
- 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
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A university announced it had ditched its machine-learning tool, used to filter thousands of PhD applications, right as the software's creators were giving a talk about the code and drawing public criticism.
The GRADE algorithm was develope…
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U of Texas at Austin has stopped using a machine-learning system to evaluate applicants for its Ph.D. in computer science. Critics say the system exacerbates existing inequality in the field.
In 2013, the University of Texas at Austin’s com…
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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