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インシデント 593: AI Photo Filter Lightens Skin, Changes Eye Color in Student's 'Professional' Image

概要: An AI application modified an MIT student's photo to appear 'professional' by lightening her skin and changing her eye color to blue, highlighting the racial bias in the training data of the program.

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推定: Playground AIが開発し提供したAIシステムで、Rona Wang と Racial minorities who may have experienced the same resultに影響を与えた

インシデントのステータス

インシデントID
593
レポート数
1
インシデント発生日
2023-07-21
エディタ
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

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.
 
  1. 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

+1
An MIT student asked AI to make her headshot more ‘professional.’ It gave her lighter skin and blue eyes.
An MIT student asked AI to make her headshot more ‘professional.’ It gave her lighter skin and blue eyes.

An MIT student asked AI to make her headshot more ‘professional.’ It gave her lighter skin and blue eyes.

boston.com

An MIT student asked AI to make her headshot more ‘professional.’ It gave her lighter skin and blue eyes.
boston.com · 2023

Rona Wang is no stranger to using artificial intelligence.

A recent MIT graduate, Wang, 24, has been experimenting with the variety of new AI language and image tools that have emerged in the past few years, and is intrigued by the ways the…

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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