概要: ドイツの信用力Schufaスコアは、高齢者や女性の消費者、住所変更の頻度が低い人に有利であると報告されており、スコアリングのバージョンによっては信頼性が低いものもあった。
推定: Schufa Holding AGが開発し提供したAIシステムで、young men having credit scores , people scored on old scoring versions と people changing addresses frequentlyに影響を与えた
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
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
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Reporting about large-scale finance decisions is difficult for any journalist—but a team of German investigative reporters has crowdsourced a major investigative story revealing flaws in a closely guarded credit scoring algorithm.
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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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