Registro de citas para el Incidente 251

Description: Amazon tweaked product-search algorithm to boost and guide customers towards more profitable in-house products instead of showing mainly most-relevant and best-selling listings, which its internal engineers and lawyers alleged to violate company’s best-for-customer principle.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Amazon, perjudicó a small businesses on Amazon y Amazon Customers.

Estadísticas de incidentes

ID
251
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2018-08-01
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

6.1. Power centralization and unfair distribution of benefits

Risk Domain

  1. Socioeconomic & Environmental Harms

Entity

Human

Timing

Post-deployment

Intent

Intentional

Amazon dice que pone a los clientes primero. Pero su algoritmo de precios no
propublica.org · 2016
Traducido por IA

Hace poco, visitamos el sitio web de Amazon en busca de la mejor oferta de superpegamento Loctite, la herramienta esencial de reparación del hogar para arreglar todo, desde marcos de anteojos rotos hasta cerámica rota. En un instante, el so…

Amazon cambió el algoritmo de búsqueda de maneras que impulsan sus propios productos
wsj.com · 2019
Traducido por IA

El gigante del comercio electrónico superó la disidencia interna de ingenieros y abogados, dicen personas familiarizadas con la medida.

Amazon.com Inc. AMZN 2.15% ha ajustado su sistema de búsqueda de productos para destacar de manera más d…

Según los informes, Amazon cambió sus resultados de búsqueda para impulsar productos más rentables
theverge.com · 2019
Traducido por IA

Amazon comenzó a realizar cambios en sus resultados de búsqueda el año pasado para priorizar la rentabilidad sobre la relevancia, [según The Wall Street Journal](https://www.wsj.com/articles/amazon-changed-search-algorithm-in-ways-that -imp…

Variantes

Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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