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 139: Amazon’s Search and Recommendation Algorithms Found by Auditors to Have Boosted Products That Contained Vaccine Misinformation

概要: Evidence of the "filter-bubble effect" were found by vaccine-misinformation researchers in Amazon's recommendations, where its algorithms presented users who performed actions on misinformative products with more misinfomative products.

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: Amazonが開発し提供したAIシステムで、Amazon Customers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
139
レポート数
2
インシデント発生日
2021-01-21
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.
 

139

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
 

01

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
 

21

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
 

3.2. Pollution of information ecosystem and loss of consensus reality

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. Misinformation

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
Auditing E-Commerce Platforms for Algorithmically Curated Vaccine Misinformation
Amazon algorithms boost vaccine misinformation, says study
Auditing E-Commerce Platforms for Algorithmically Curated Vaccine Misinformation

Auditing E-Commerce Platforms for Algorithmically Curated Vaccine Misinformation

arxiv.org

Amazon algorithms boost vaccine misinformation, says study

Amazon algorithms boost vaccine misinformation, says study

iol.co.za

Auditing E-Commerce Platforms for Algorithmically Curated Vaccine Misinformation
arxiv.org · 2021

Abstract: There is a growing concern that e-commerce platforms are amplifying vaccine-misinformation. To investigate, we conduct two-sets of algorithmic audits for vaccine misinformation on the search and recommendation algorithms of Amazon…

Amazon algorithms boost vaccine misinformation, says study
iol.co.za · 2021

New York - Amid growing concern that e-commerce platforms are amplifying vaccine-misinformation, a new study by researchers at University of Washington has found that Amazon hosts a large number of misinformative products belonging to categ…

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

Sexist and Racist Google Adsense Advertisements

Discrimination in Online Ad Delivery

Jan 2013 · 27 レポート
High-Toxicity Assessed on Text Involving Women and Minority Groups

Google’s comment-ranking system will be a hit with the alt-right

Feb 2017 · 9 レポート
Collection of Robotic Surgery Malfunctions

Adverse Events in Robotic Surgery: A Retrospective Study of 14 Years of FDA Data

Jul 2015 · 12 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

Sexist and Racist Google Adsense Advertisements

Discrimination in Online Ad Delivery

Jan 2013 · 27 レポート
High-Toxicity Assessed on Text Involving Women and Minority Groups

Google’s comment-ranking system will be a hit with the alt-right

Feb 2017 · 9 レポート
Collection of Robotic Surgery Malfunctions

Adverse Events in Robotic Surgery: A Retrospective Study of 14 Years of FDA Data

Jul 2015 · 12 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