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インシデント 829: Facial Recognition System in Buenos Aires Triggers Police Checks Based on False Matches

概要: Buenos Aires's facial recognition system mistakenly flagged innocent people as criminals, leading to wrongful stops and detentions. Judicial investigations indicate the technology may have been misused for unauthorized surveillance and data collection. Despite privacy risks, the system has been used widely without full disclosure of standards or safeguards,
Editor Notes: Reconstruction of the timeline of events: (1) 2019: Buenos Aires implements a facial recognition system aimed at enhancing public safety, capturing thousands of individuals. (2) After implementation in 2019: At least 140 individuals, including Guillermo Ibarrola, are erroneously flagged as criminals due to database errors, leading to police checks and detentions. (3) 2020: The facial recognition feature is deactivated as a precaution during the COVID-19 pandemic and remains off by judicial order. (4) December 2023: Journalists confirm that their biometric data was accessed, which in turn prompted further scrutiny by them. (5) February 5, 2024: The Pulitzer Center publishes a report on the issues surrounding Buenos Aires's facial recognition system.

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Alleged: Government of Argentina developed an AI system deployed by Government of Argentina , Government of Buenos Aires と Argentinean Ministry of Security, which harmed Argentinean citizens , Buenos Aires residents と Guillermo Ibarrola.

インシデントのステータス

インシデントID
829
レポート数
1
インシデント発生日
2024-02-05
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
 

2.1. Compromise of privacy by obtaining, leaking or correctly inferring sensitive 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. Privacy & Security

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
アルゼンチンにおける大規模監視の調査方法
アルゼンチンにおける大規模監視の調査方法

アルゼンチンにおける大規模監視の調査方法

pulitzercenter.org

アルゼンチンにおける大規模監視の調査方法
pulitzercenter.org · 2024
自動翻訳済み

アルゼンチンの首都圏の75%はビデオ監視下にあり、政府は看板で誇らしげに宣伝している。しかし、市の広大な監視インフラの一部である顔認識システムは、2019年にシステムが稼働して以来、少なくとも140件のデータベースエラーが警察による検問や逮捕につながったことで批判されている。当局は2020年のCOVID-19パンデミック中に顔認識機能を無効にし、司法による予防措置によりオフのままになっている。ブエノスアイレス市は現在、この機能を再びオンにするために法廷闘争を行っている。

調査…

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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