概要: ブロワード大学が遠隔監視システムを使用し、そのフラグ付けアルゴリズムに依存したことが、フロリダ州の10代の学生の生物学の試験で学術不正があったという誤った告発につながったとされている。
Alleged: Honorlock developed an AI system deployed by Broward College, which harmed unnamed Florida teenager.
インシデントのステータス
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
A Florida teenager taking a biology class at a community college got an upsetting note this year. A start-up called Honorlock had flagged her as acting suspiciously during an exam in February. She was, she said in an email to The New York T…
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
似たようなものを見つけましたか？