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Incidente 137: Israeli Tax Authority Employed Opaque Algorithm to Impose Fines, Reportedly Refusing to Provide an Explanation for Amount Calculation to a Farmer

Descripción: An Israeli farmer was imposed a computer generated fine by the tax authority, who allegedly were not able to explain its calculation, and refused to disclose the program and its source code.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Israeli Tax Authority, perjudicó a Moshe Har Shemesh y Israeli people having tax fines.

Estadísticas de incidentes

ID
137
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2021-01-11
Editores
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, CSETv1, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1

Detalles de la Taxonomía

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

137

Clasificaciones de la Taxonomía GMF

Detalles de la Taxonomía

Known AI Goal Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: The story began in 2014 when the farm Har Shemesh, which is not part of any community, asked the Tax Authority to explain how it had calculated a fine they were required to pay., Related Classifications: Financial Processing)

Known AI Goal Classification Discussion

Free text with comments justifying the chosen classification (e.g. based on information on selected snippets and technical analysis), if needed.
 

Financial Processing: The system probably does not use AI at all.

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

7.4. Lack of transparency or interpretability

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. 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
 

Intentional

Informes del Incidente

Cronología de Informes

+1
Cuando un granjero israelí declaró la guerra a un algoritmo
Cuando un granjero israelí declaró la guerra a un algoritmo

Cuando un granjero israelí declaró la guerra a un algoritmo

haaretz.com

Cuando un granjero israelí declaró la guerra a un algoritmo
haaretz.com · 2021
Traducido por IA

Una disputa fiscal entre un rancho en el desierto de Negev, en el sur de Israel, y la autoridad fiscal del país ha dado lugar a un problema que podría tener repercusiones de gran alcance en la capacidad del público para supervisar e incluso…

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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