概要: ある学生が、TurnitinのAI検出器に基づいてAIがエッセイ課題を生成したとして、虚偽の告発を受けたとされています。学生はエッセイを手書きで書いたと主張していますが、課題の評価は0点だったとも主張しています。教授、学科長、そしてTurnitinのサポートに何度も訴えましたが、解決には至っていないようです。学生は、成績が最終的な成績に悪影響を与える場合、地元のニュース局にこの問題を持ち込むことを検討していると述べています。
Alleged: Turnitin developed an AI system deployed by Unspecified university, which harmed Anonymous student.
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
We received this heartbreaking email by someone who is falsely being accused of using "AI" to generate an essay and was given ZERO on their assignment. How many people's lives are being ruined like this? This should be unacceptable.
Hello,…
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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