概要: サンフランシスコでは、自動ナンバープレート読み取り装置（ALPR）のカメラが、盗難車のナンバーを別のメーカーのナンバーと誤読したが、警察は、その写真の画質が悪く、また、交通停止前に何度も確認の機会があったにもかかわらず、その写真の目視確認ができなかったため、無実の人物が銃を突きつけられて停車させられ、手錠をかけられて拘束された。
Alleged: unknown developed an AI system deployed by San Francisco Police Department, which harmed Denise Green.
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.
245
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
We recently covered a story about a lawyer who found himself approached by cops with guns drawn after an automatic license plate reader misread a single character on his plate as he drove by. The police did make an attempt to verify the pla…
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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