Incidente 517: translated-es-Man Arrested For Sock Theft by False Facial Match Despite Alibi
Descripción: translated-es-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
Dummy Dummy, Dummy Dummy
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

El viernes 16 de agosto, alrededor de las 7 a. .html) fue encontrado en una plataforma de metro en la estación de Fulton Street en el bajo Manhattan y, una hora más tarde, un tercero cerca de un bote de basura en West 16th Street. Inicialme…

Quinn dice que la difusión de la tecnología de reconocimiento facial ha llevado a los investigadores a creer que habrá pruebas digitales adecuadas en todos los casos, de forma similar a la forma en que el programa de televisión CSI llevó a …
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.
¿Has visto algo similar?