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インシデント 274: Virginia Courts’ Algorithmic Recidivism Risk Assessment Failed to Lower Incarceration Rates

概要: Virginia courts’ use of algorithmic predictions of future offending risks were found by researchers failing to reduce incarceration rates, showed racial and age disparities in risk scores and its application, and neither exacerbated or ameliorated historical racial differences in sentencing.

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Alleged: Virginia Department of Criminal Justice Services developed an AI system deployed by Virginia courts, which harmed Virginia convicted felons , Virginia Black offenders と Virginia young offenders.

インシデントのステータス

インシデントID
274
レポート数
2
インシデント発生日
2003-07-01
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
 

Other

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

Incident Occurrence+1
Algorithms were supposed to make Virginia judges fairer. What happened was far more complicated.
Algorithms were supposed to make Virginia judges fairer. What happened was far more complicated.

Algorithms were supposed to make Virginia judges fairer. What happened was far more complicated.

washingtonpost.com

Algorithmic Risk Assessment in the Hands of Humans

Algorithmic Risk Assessment in the Hands of Humans

papers.ssrn.com

Algorithms were supposed to make Virginia judges fairer. What happened was far more complicated.
washingtonpost.com · 2019

We tend to assume the near-term future of automation will be built on man-machine partnerships. Our robot sidekicks will compensate for the squishy inefficiencies of the human brain, while human judgment will sand down their cold, mechanica…

Algorithmic Risk Assessment in the Hands of Humans
papers.ssrn.com · 2019

We evaluate the impacts of adopting algorithmic risk assessments as an aid to judicial discretion in felony sentencing. We find that judges' decisions are influenced by the risk score, leading to longer sentences for defendants with higher …

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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Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

COMPAS Algorithm Performs Poorly in Crime Recidivism Prediction

A Popular Algorithm Is No Better at Predicting Crimes Than Random People

May 2016 · 22 レポート
Northpointe Risk Models

Machine Bias - ProPublica

May 2016 · 15 レポート
Algorithm Assessing Risk Faced by Victims of Gender Violence Misclassified Low-Risk Cases, Allegedly Leading to Homicide of Women and Children in Spain

In Spain, the VioGén algorithm attempts to forecast gender violence

Jul 2007 · 7 レポート
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