概要: パシュトー語を話す難民の亡命申請は、米国の機関によって却下された。事件に関する口頭の説明と文書による説明に食い違いがあるという理由だったが、これは自動翻訳ツールのエラーにより、彼女の文書による陳述の代名詞が「私」から「私たち」にすり替わったためだとされている。
Alleged: unknown developed an AI system deployed by US Citizenship and Immigration Services, which harmed anonymous Pashto-speaking refugee , Pashto-speaking asylum seekers と Dari-speaking asylum seekers.
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
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
In 2020, Uma Mirkhail got a firsthand demonstration of how damaging a bad translation can be.
A crisis translator specializing in Afghan languages, Mirkhail was working with a Pashto-speaking refugee who had fled Afghanistan. A U.S. court h…
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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