概要: CVS窃盗事件の容疑者の顔認識検索で、監視カメラの映像が不明瞭でピクセル化が進んでいたため、有効な一致が見つからなかったが、ニューヨーク市警の刑事は、容疑者の顔に似ているとしてウディ・ハレルソンの顔を使って顔検索を続け、最終的に身元不明の被害者の逮捕に至った。
Alleged: developed an AI system deployed by New York Police Department と Facial Identification Section, which harmed unknown.
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
Intentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
Introduction
On April 28, 2017, a suspect was caught on camera reportedly stealing beer from a CVS in New York City. The store surveillance camera that recorded the incident captured the suspect’s face, but it was partially obscured and hig…
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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