Description: A man was arrested for theft of socks from a TJ Maxx store under the guise of an eyewitness ID case, after the local police asked the store's security guard to confirm the facial recognition match produced using surveillance footage, despite him having an alibi at the time of the theft.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: developed an AI system deployed by New York Police Department, which harmed unknown.
Estadísticas de incidentes
ID
517
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2018-02-15
Editores
Khoa Lam, Daniel Atherton
Applied Taxonomies
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
7.3. Lack of capability or robustness
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.
- AI system safety, failures, and limitations
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
Informes del Incidente
Cronología de Informes

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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.