Incidente 265: translated-es-Black Uber Eats Driver Allegedly Subjected to Excessive Photo Checks and Dismissed via FRT Results
Descripción: translated-es-A lawsuit by a former Uber Eats delivery driver alleged the company to have wrongfully dismissed him due to frequent false mismatches of his verification selfies, and discriminated against him via excessive verification checks.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Uber Eats, perjudicó a Pa Edrissa Manjang y Uber Eats Black delivery drivers.
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.
- 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
Informes del Incidente
Cronología de Informes
Un repartidor que está demandando a Uber Eats en Londres por su despido de la empresa y afirma que su tecnología de reconocimiento facial tiene prejuicios raciales dice que la empresa trata a los mensajeros como "números en vez de humanos”.…
Un ex mensajero de Uber Eats inició acciones legales contra la empresa de entrega de alimentos, alegando que fue despedido injustamente debido al software de reconocimiento facial "racista" de la empresa.
Los conductores de Uber Eats deben …
Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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