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インシデント 235: Chinese Insurer Ping An Employed Facial Recognition to Determine Customers’ Untrustworthiness, Which Critics Alleged to Likely Make Errors and Discriminate

概要: Customers’ untrustworthiness and unprofitability were reportedly determined by Ping An, a large insurance company in China, via facial-recognition measurements of micro-expressions and body-mass indices (BMI), which critics argue was likely to make mistakes, discriminate against certain ethnic groups, and undermine its own industry.

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推定: Ping Anが開発し提供したAIシステムで、Ping An customers と Chinese minority groups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
235
レポート数
1
インシデント発生日
2016-04-15
エディタ
Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

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
 

1.1. 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.
 
  1. Discrimination and Toxicity

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 OccurrenceChina Knows How to Take Away Your Health Insurance
China Knows How to Take Away Your Health Insurance

China Knows How to Take Away Your Health Insurance

bloomberg.com

China Knows How to Take Away Your Health Insurance
bloomberg.com · 2019

China’s largest insurer, Ping An, has apparently started employing artificial intelligence to identify untrustworthy and unprofitable customers. It offers a chilling example of what, if we’re not careful, the future could look like here in …

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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