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Incidente 68: Security Robot Drowns Itself in a Fountain

Descripción: A Knightscope K5 security robot ran itself into a water fountain in Washington, DC.

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Entidades

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Knightscope, perjudicó a Knightscope.

Estadísticas de incidentes

ID
68
Cantidad de informes
30
Fecha del Incidente
2017-07-17
Editores
Sean McGregor
Applied Taxonomies
GMF, CSETv0, CSETv1, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1

Detalles de la Taxonomía

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

68

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

no

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2017

Date of Incident Month

The month in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the month, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of MM
 

07

Date of Incident Day

The day on which the incident occurred. If a precise date is unavailable, leave blank. Enter in the format of DD
 

17

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

No

Clasificaciones de la Taxonomía GMF

Detalles de la Taxonomía

Known AI Goal Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: Don't read too much into this, but a security robot face-planted into an indoor fountain inside of a Washington, DC office building today., Related Classifications: Autonomous Drones)

Potential AI Technology Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: Don't read too much into this, but a security robot face-planted into an indoor fountain inside of a Washington, DC office building today., Related Classifications: Image Segmentation)

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv0

Detalles de la Taxonomía

Problem Nature

Indicates which, if any, of the following types of AI failure describe the incident: "Specification," i.e. the system's behavior did not align with the true intentions of its designer, operator, etc; "Robustness," i.e. the system operated unsafely because of features or changes in its environment, or in the inputs the system received; "Assurance," i.e. the system could not be adequately monitored or controlled during operation.
 

Specification, Robustness, Assurance

Physical System

Where relevant, indicates whether the AI system(s) was embedded into or tightly associated with specific types of hardware.
 

Vehicle/mobile robot

Level of Autonomy

The degree to which the AI system(s) functions independently from human intervention. "High" means there is no human involved in the system action execution; "Medium" means the system generates a decision and a human oversees the resulting action; "low" means the system generates decision-support output and a human makes a decision and executes an action.
 

Medium

Nature of End User

"Expert" if users with special training or technical expertise were the ones meant to benefit from the AI system(s)’ operation; "Amateur" if the AI systems were primarily meant to benefit the general public or untrained users.
 

Amateur

Public Sector Deployment

"Yes" if the AI system(s) involved in the accident were being used by the public sector or for the administration of public goods (for example, public transportation). "No" if the system(s) were being used in the private sector or for commercial purposes (for example, a ride-sharing company), on the other.
 

No

Data Inputs

A brief description of the data that the AI system(s) used or were trained on.
 

Photographs

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
 

7.3. 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.
 
  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
 

Unintentional

Informes del Incidente

Cronología de Informes

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Aparentemente, incluso los robots tienen días malos. Para un robot, el mal día fue demasiado y se arrojó a una fuente. El robot de seguridad en un centro comercial de D.C. parece haber tomado la decisión potencialmente suicida por sí mismo.…

Este robot está diseñado para mantener a las personas seguras, pero se cayó en una fuente y no pudo levantarse
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Traducido por IA

El trabajo del robot de seguridad Knightscope K5 es estar atento a los delitos.

También podría querer vigilar hacia dónde se dirige.

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Traducido por IA

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Traducido por IA

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Robot de seguridad de Washington DC se ahoga en fuente, Internet entra en erupción
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Un guardia de seguridad robot rodó hasta una fuente
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Probablemente este no sea el droide de seguridad que estamos buscando.

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Boston Dynamics fabrica algunos robots poderosos e impresionantes. Uno de ellos es Atlas, un humanoide de 6'3" que hizo su debut público en 2013 y compitió en el DARPA Robotics Challenge.

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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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