概要: ゲイツ財団が出資する「効果的な教育のための集中的パートナーシップ」イニシアチブの、教師の業績を評価するためのアルゴリズムプログラムは、特にマイノリティの生徒の学習成果に関して目標を達成できなかったと報じられており、教師に害を及ぼす可能性があるとして批判されている。
推定: Intensive Partnerships for Effective Teaching , Intensive Partnerships for Effective Teaching teacher-evaluation system と Algorithmic teacher evaluation programが開発し提供したAIシステムで、Teachers , Students , Epistemic integrity , Educational communities , Economically vulnerable people , Minorities , Economically vulnerable students と Minority studentsに影響を与えた
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.
239
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
7.3. Lack of capability or robustness
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.
- AI system safety, failures, and limitations
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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The Gates Foundation’s big-data experiment wasn’t just a failure. It did real harm.
The Gates Foundation deserves credit for hiring an independent firm to assess its $575 million program to make public-school teachers more effective. Now th…
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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