概要: 運輸保安局（TSA）が空港で画像処理ボディスキャナーを使用した結果、トランスジェンダーや性別に違和感を持つ旅行者が、個室で自分と異なる性別の職員から下着を脱ぐよう求められるなど、差別的かつ侵害的な検査を受けることになったとされている。
Alleged: L3Harris Technologies developed an AI system deployed by Transportation Security Administration, which harmed transgender travelers と gender-nonconforming travelers.
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
This story was co-published with the Miami Herald.
On Sept. 15, 2017, Olivia stepped into a full-body scanner at the Fort Lauderdale-Hollywood International Airport.
When she stepped out, a female Transportation Security Administration offi…
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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