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 371: Uganda Deployed Huawei's Facial Recognition to Monitor Political Opposition and Protests

概要: Huawei's AI systems involving facial recognition were reportedly deployed by the Ugandan government to monitor political opposition actors and anti-regime sentiments, which raised fears of surveillance and suppression of individual freedoms.

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
Alleged: Huawei developed an AI system deployed by Ugandan government, which harmed political opposition in Uganda.

インシデントのステータス

インシデントID
371
レポート数
3
インシデント発生日
2019-11-29
エディタ
Khoa Lam
Applied Taxonomies
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
 

4.1. Disinformation, surveillance, and influence at scale

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. Malicious Actors & Misuse

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

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
 

Intentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceSurveillance, censorship threaten Internet freedom and Democracy in Uganda, says Unwanted WitnessUganda is using Huawei’s facial recognition tech to crack down on dissent after anti-government protestsUganda is using Huawei's facial recognition tech to crack down on dissent after protests
Surveillance, censorship threaten Internet freedom and Democracy in Uganda, says Unwanted Witness

Surveillance, censorship threaten Internet freedom and Democracy in Uganda, says Unwanted Witness

unwantedwitness.org

Uganda is using Huawei’s facial recognition tech to crack down on dissent after anti-government protests

Uganda is using Huawei’s facial recognition tech to crack down on dissent after anti-government protests

yahoo.com

Uganda is using Huawei's facial recognition tech to crack down on dissent after protests

Uganda is using Huawei's facial recognition tech to crack down on dissent after protests

yahoo.com

Surveillance, censorship threaten Internet freedom and Democracy in Uganda, says Unwanted Witness
unwantedwitness.org · 2020

Kampala | 18 Jan 2020 | As Uganda joins the rest of the world to mark World Internet Freedom day, Unwanted Witness is concerned about the budding use of technology by the state to diminish citizens’ rights and dignity.

While technology is a…

Uganda is using Huawei’s facial recognition tech to crack down on dissent after anti-government protests
yahoo.com · 2020

Long before the Nov. 18-19 protests in Uganda that left more than 50 people dead, opposition politicians, and local activists had warned about the potential abuse and human rights implications of an invasive surveillance system bought by th…

Uganda is using Huawei's facial recognition tech to crack down on dissent after protests
yahoo.com · 2022

Long before the Nov. 18-19 protests in Uganda that left more than 50 people dead, opposition politicians, and local activists had warned about the potential abuse and human rights implications of an invasive surveillance system bought by th…

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

テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Facial Recognition Trial Performed Poorly at Notting Hill Carnival

Don’t Believe the Algorithm

Aug 2017 · 4 レポート
Picture of Woman on Side of Bus Shamed for Jaywalking

Chinese AI caught out by face in bus ad

Nov 2018 · 24 レポート
Defamation via AutoComplete

Algorithmic Defamation: The Case of the Shameless Autocomplete

Apr 2011 · 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

テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Facial Recognition Trial Performed Poorly at Notting Hill Carnival

Don’t Believe the Algorithm

Aug 2017 · 4 レポート
Picture of Woman on Side of Bus Shamed for Jaywalking

Chinese AI caught out by face in bus ad

Nov 2018 · 24 レポート
Defamation via AutoComplete

Algorithmic Defamation: The Case of the Shameless Autocomplete

Apr 2011 · 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
  • ecd56df