Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる

インシデント 367: iGPT, SimCLR Learned Biased Associations from Internet Training Data

概要: Unsupervised image generation models trained using Internet images such as iGPT and SimCLR were shown to have embedded racial, gender, and intersectional biases, resulting in stereotypical depictions.

ツール

新しいレポート新しいレポート新しいレスポンス新しいレスポンス発見する発見する履歴を表示履歴を表示

組織

すべての組織を表示
推定: OpenAI と Googleが開発し提供したAIシステムで、gender minority groups , racial minority groups と underrepresented groups in training dataに影響を与えた

インシデントのステータス

インシデントID
367
レポート数
1
インシデント発生日
2020-06-17
エディタ
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, MIT

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.
 

367

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

yes

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2021

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

01

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

Yes

Multiple AI Interaction

“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
 

no

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
 

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

Incident OccurrenceAn AI saw a cropped photo of AOC. It autocompleted her wearing a bikini.
An AI saw a cropped photo of AOC. It autocompleted her wearing a bikini.

An AI saw a cropped photo of AOC. It autocompleted her wearing a bikini.

technologyreview.com

An AI saw a cropped photo of AOC. It autocompleted her wearing a bikini.
technologyreview.com · 2021

Ryan Steed, a PhD student at Carnegie Mellon University, and Aylin Caliskan, an assistant professor at George Washington University, looked at two algorithms: OpenAI’s iGPT (a version of GPT-2 that is trained on pixels instead of words) and…

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

よく似たインシデント

Selected by our editors
Gender Biases in Google Translate

Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases

Apr 2017 · 10 レポート
テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

High-Toxicity Assessed on Text Involving Women and Minority Groups

Google’s comment-ranking system will be a hit with the alt-right

Feb 2017 · 9 レポート
All Image Captions Produced are Violent

Are you scared yet? Meet Norman, the psychopathic AI

Apr 2018 · 28 レポート
前のインシデント次のインシデント

よく似たインシデント

Selected by our editors
Gender Biases in Google Translate

Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases

Apr 2017 · 10 レポート
テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

High-Toxicity Assessed on Text Involving Women and Minority Groups

Google’s comment-ranking system will be a hit with the alt-right

Feb 2017 · 9 レポート
All Image Captions Produced are Violent

Are you scared yet? Meet Norman, the psychopathic AI

Apr 2018 · 28 レポート

リサーチ

  • “AIインシデント”の定義
  • “AIインシデントレスポンス”の定義
  • データベースのロードマップ
  • 関連研究
  • 全データベースのダウンロード

プロジェクトとコミュニティ

  • AIIDについて
  • コンタクトとフォロー
  • アプリと要約
  • エディタのためのガイド

インシデント

  • 全インシデントの一覧
  • フラグの立ったインシデント
  • 登録待ち一覧
  • クラスごとの表示
  • 分類法

2024 - AI Incident Database

  • 利用規約
  • プライバシーポリシー
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • 1420c8e