概要: In December 2023, two Hingham High School students ("RNH" and unnamed) reportedly used Grammarly to create a script for an AP U.S. History project. The AI-generated text included fabricated citations to nonexistent books, which the student copied and pasted without verification or acknowledgment of AI use. This violated the school's academic integrity policies, leading to disciplinary action. RNH's parents later sued the school district, but a federal court ruled in favor of the school.
Editor Notes: The incident itself occurred sometime in December 2023. The court ruling was published on November 20, 2024. It can be read here: https://fingfx.thomsonreuters.com/gfx/legaldocs/lbvgjjqnkpq/11212024ai_ma.pdf.
Alleged: Grammarly developed an AI system deployed by Hingham High School students と Hingham High School student RNH, which harmed Hingham High School students , Hingham High School student RNH , Hingham High School と Academic integrity.
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
5.1. Overreliance and unsafe use
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.
- Human-Computer Interaction
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
Intentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
連邦裁判所は昨日、人工知能ツールを使って課題をこなした息子を罰したとしてマサチューセッツ州の学区を訴えた両親に不利な判決を下した。
デール・ハリスさんとジェニファー・ハリスさんはヒンガム高校の職員と学校委員会を訴え、息子が大学に出願する前に、学校に息子の成績を変更し、懲戒記録から事件を抹消するよう求める仮差し止め命令を求めた。両親は生徒手帳にAIの使用を禁じる規定はないと主張したが、学校当局は生徒が複数の規則に違反したと述べた。
ハリス氏の差し止め命令申し立ては、昨日マサチュ…
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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