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インシデント 614: Google Bard Allegedly Generates False Allegations Against Consulting Firms Used in Research Presented in Australian Parliamentary Inquiry

概要: Australian academics reportedly used Google Bard AI to generate case studies for a parliamentary inquiry, leading to false allegations against major consultancy firms. The AI-generated misinformation prompted an apology from the academics, causing reputational harm for all parties involved and raising concerns about the reliability of AI tools in producing accurate and unbiased information.

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Alleged: Google Bard developed an AI system deployed by James Guthrie, which harmed James Guthrie , James Guthrie's co-authors , Parliament of Australia , KPMG と Deloitte.

インシデントのステータス

インシデントID
614
レポート数
1
インシデント発生日
2023-11-02
エディタ
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
CSETv1, MIT

CSETv1 分類法のクラス

分類法の詳細

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

614

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

yes

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2023

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

10

Date of Incident Day

The day on which the incident occurred. If a precise date is unavailable, leave blank. Enter in the format of DD
 

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

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
 

3.1. False or misleading information

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. Misinformation

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

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
Australian academics apologise for false AI-generated allegations against big four consultancy firms
Australian academics apologise for false AI-generated allegations against big four consultancy firms

Australian academics apologise for false AI-generated allegations against big four consultancy firms

theguardian.com

Australian academics apologise for false AI-generated allegations against big four consultancy firms
theguardian.com · 2023

A group of academics has offered an unreserved apology to the big four consultancy firms after admitting they used artificial intelligence to make false allegations of serious wrongdoing in a submission to a parliamentary inquiry.

The accus…

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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