概要: ダートマス大学ガイゼル医科大学は、2020～2021年度の遠隔試験における不正行為を調査するため、Canvasの学習管理システムの活動ログと内部分析プロセスを使用したと報じられている。試験中に授業資料にアクセスしたと大学側が推測したため、17人の医学生が告発されたが、学生や外部の技術レビュー担当者は、Canvasの自動的な活動が意図的な不正行為と誤解された可能性があると指摘した。ダートマス大学はその後、告発を取り下げた。
Editor Notes: This record is retained as an incident because it describes a specific academic-misconduct investigation in which Geisel School of Medicine reportedly used Canvas learning-management activity logs and an internal analysis process to accuse students of cheating. The record is AIID-borderline because the implicated system appears to be a semi-opaque activity-log analysis rather than a conventional AI model; retention depends on treating the log-analysis process as an algorithmic decision-support system used in a high-stakes disciplinary context.
Alleged: Geisel School of Medicine's Technology staff と Canvas developed an AI system deployed by Geisel School of Medicine, which harmed Sirey Zhang , Geisel School of Medicine's students , Geisel School of Medicine's professors , Geisel School of Medicine's accused students , Students , Medical students , Epistemic integrity , Educational communities と University students.
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
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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HANOVER, N.H. — Sirey Zhang, a first-year student at Dartmouth’s Geisel School of Medicine, was on spring break in March when he received an email from administrators accusing him of cheating.
Dartmouth had reviewed Mr. Zhang’s online activ…
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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