Description: An AI program named REACH VET, designed and used by the Department of Veterans Affairs (VA) to prevent veteran suicides, was reportedly found to prioritize white men while neglecting female veterans and survivors of military sexual trauma. This oversight persists despite rising suicide rates among these groups. The incident is an example of algorithmic bias and the exclusion of critical risk factors for female veterans.
推定: Department of Veterans Affairs (VA)が開発し提供したAIシステムで、Veterans , Survivors of military sexual trauma と Female veterans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
1.1. 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.
- Discrimination and Toxicity
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
警告: このニュースレターには自殺に関する記述が随所に含まれています。
最新の米国政府報告書で、女性退役軍人の自殺率がなぜ 24% も急上昇したのか? それが私たちが答えたかった疑問です。
専門家は、軍に所属する女性が経験する性的トラウマの率の高さ、妊娠、更年期、親密なパートナーによる暴力、軍服を着たことのない女性に比べて女性退役軍人の銃器所有率が高いことなど、さまざまな要因を指摘しました。問題は、これらすべての要因が長年続いていることでした。彼らは増加の原因を説明できません…
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