概要: 分析によると、複数のAIモデルが選挙関連の質問に対して不正確な回答をしており、スペイン語の回答の52%、英語の回答の43%に誤情報や省略が含まれていたことが判明した。エラーには、投票プロセスの誤認や外国の選挙に関する情報の提供などが含まれていた。
推定: Anthropic , Google , Meta , OpenAI , Mistral , Claude 3 , Gemini 1.5 Pro , ChatGPT 4 , Llama 3 と Mixtral 8x7Bが開発し提供したAIシステムで、Spanish speakers , Spanish-speaking American voters , U.S. electorate , Democracy と Electoral integrity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
1.3. Unequal performance across groups
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
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
GoogleのAIチャットボット「Gemini」に英語で不正投票について質問すると、まずそのような不正は「非常にまれ」であると正しく答え、投票抑制など「検討する方が生産的」なトピックのリストを提示する。しかし、同じ質問をスペイン語ですると、モデルはまったく異なる答えを出し、不正投票を根絶する方法のリストを提示し、それが「複雑なプロセス」であると付け加える。AI Democracy Projects（Proof Newsとロンドン高等研究所のScience, Technolog…
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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