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インシデント 99: 主要大学は、学生の成功の「大きな影響を持つ予測因子」として人種を利用している

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概要:
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いくつかの主要大学は、学生の成功を予測するために、人種を一つの要素として利用するツールを使用しています。

ツール

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組織

すべての組織を表示
Alleged: EAB developed an AI system deployed by University of Massachusetts Amherst , University of Wisconsin–Milwaukee , University of Houston , Texas A&M University , Georgia State University と more than 500 colleges, which harmed Black college students , Latinx college students と indigenous students.

インシデントのステータス

インシデントID
99
レポート数
1
インシデント発生日
2012-01-01
エディタ
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv0, CSETv1, GMF, 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.
 

99

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
 

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.
 
  1. 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

Incident OccurrenceMajor Universities Are Using Race as a “High Impact Predictor” of Student Success
Major Universities Are Using Race as a “High Impact Predictor” of Student Success

Major Universities Are Using Race as a “High Impact Predictor” of Student Success

themarkup.org

Major Universities Are Using Race as a “High Impact Predictor” of Student Success
themarkup.org · 2021

Major universities are using their students’ race, among other variables, to predict how likely they are to drop out of school. Documents obtained by The Markup through public records requests show that some schools are using education rese…

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
似たようなものを見つけましたか?

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