インシデント 280: コーヒー・ミーツ・ベーグルのアルゴリズムは、ユーザーが「好みなし」を選択したにもかかわらず、自分の民族に一致する相手を不釣り合いに多く表示していると報告されている
概要: 「好みなし」を選択したユーザーには、Coffee Meets Bagels のマッチング アルゴリズムによって、同じ民族の潜在的なマッチがさらに表示されました。これは、十分なユーザー情報がない場合でも接続率を最大化する手段であると創設者によって認識され正当化されました。
推定: Coffee Meets Bagelが開発し提供したAIシステムで、Coffee Meets Bagel users having no ethnicity preference と Coffee Meets Bagel usersに影響を与えた
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.
- Discrimination and Toxicity
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
I have nothing against Asian guys.
In fact, when my roommate told me the other night that he sometimes sees John Cho (Harold, of Harold and Kumar) at his gym, I squealed. I briefly considered joining the gym, but then I remembered I've Goog…
Yet, it seems like a relatively common experience, even if you aren’t from a minority group.
Amanda Chicago Lewis (who now works at BuzzFeed) wrote about her similar experience on Coffee Meets Bagel for LA Weekly : “I've been on the site fo…
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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