概要: フィリピンでのナンバーフィーバープロモーションで毎日の当選者を決定するペプシの数字生成システムが、数千人が持つ数字を誤って生成し、暴動、死亡、陰謀説、そして数十年にわたる訴訟を引き起こした。
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
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
Unintentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
On May 25, 1992, the Channel 2 News program in Manila, Philippines aired a segment that had been running since February of that year. Each night, the station alerted viewers to the day’s winning number in Pepsi’s Number Fever promotion. Buy…
In 1992, Pepsi created a marketing ploy to increase interest in its products in the Philippines. The game was aptly called “Number Fever,” and participants had to look at the number printed underneath the cap of their soft drink bottle 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
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