概要: Facebook MessengerのAIステッカーは、Metaが提供する機能で、ユーザーがAIを活用して会話で使用できるパーソナライズされたステッカーを生成できます。この機能は独創性が高く評価されている一方で、不適切または不快なコンテンツを生成する可能性があるとして物議を醸しています。このため、Metaのコンテンツモデレーション対策の有効性と、AIによるコンテンツ生成に伴う倫理的責任について疑問が生じています。
推定: Metaが開発し提供したAIシステムで、Facebook Messenger users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
1.2. Exposure to toxic content
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
/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/24975941/Meta_ai_generated_stickers_Luigi.jpg)
/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/24975941/Meta_ai_generated_stickers_Luigi.jpg)
Some early user tests for Meta’s new AI-generated sticker tool have resulted in some dubious (and rather hilarious) creations. After gaining access to the new AI-generated sticker tool on Facebook Messenger, X user @Pioldes was able to crea…
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
似たようなものを見つけましたか？
よく似たインシデント
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents
よく似たインシデント
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents