Descripción: TikTok's, YouTube's, Instagram's, and Twitch's use of algorithms to flag certain words devoid of context changed content creators' use of everyday language or discussion about certain topics in fear of their content getting flagged or auto-demonetized by mistake.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por YouTube , Twitch , TikTok y Instagram, perjudicó a YouTube content creators , Twitch content creators , TikTok content creators y Instagram content creators.
Estadísticas de incidentes
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
1.3. Unequal performance across groups
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
"Algospeak" se está volviendo cada vez más común en Internet a medida que las personas buscan eludir los filtros de moderación de contenido en plataformas de redes sociales como TikTok, YouTube, Instagram y Twitch.
Algospeak se refiere a pa…
Si ha notado el uso de palabras recién inventadas que surgen en las plataformas digitales o palabras que se usan fuera de contexto o están mal escritas, no es un nuevo tipo de jerga de las redes sociales: es algohabla.
Términos como "no viv…
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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