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インシデント 167: Researchers' Homosexual-Men Detection Model Denounced as a Threat to LGBTQ People’s Safety and Privacy

概要: Researchers at Stanford Graduate School of Business developed a model that determined, on a binary scale, whether someone was homosexual using only his facial image, which advocacy groups such as GLAAD and the Human Rights Campaign denounced as flawed science and threatening to LGBTQ folks.

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推定: Michal Kosinski と Yilun Wangが開発し提供したAIシステムで、LGBTQ people , LGBTQ people of color と non-American LGBTQ people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
167
レポート数
1
インシデント発生日
2017-09-07
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

GMF 分類法のクラス

分類法の詳細

Known AI Goal Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: Presented with photos of gay men and straight men, a computer program was able to determine which of the two was gay with 81 percent accuracy, according to Dr. Kosinski and co-author Yilun Wang’s paper., Related Classifications: Behavioral Modeling, Snippet Discussion: Pairwise classification)

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
 

2.1. Compromise of privacy by obtaining, leaking or correctly inferring sensitive information

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. Privacy & Security

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

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
 

Intentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceWhy Stanford Researchers Tried to Create a ‘Gaydar’ Machine
Why Stanford Researchers Tried to Create a ‘Gaydar’ Machine

Why Stanford Researchers Tried to Create a ‘Gaydar’ Machine

nytimes.com

Why Stanford Researchers Tried to Create a ‘Gaydar’ Machine
nytimes.com · 2017

Michal Kosinski felt he had good reason to teach a machine to detect sexual orientation.

An Israeli start-up had started hawking a service that predicted terrorist proclivities based on facial analysis. Chinese companies were developing fac…

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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