Incident 280: translated-fr-Coffee Meets Bagel’s Algorithm Reported by Users Disproportionately Showing Them Matches of Their Own Ethnicities Despite Selecting “No Preference”
Description: translated-fr-Users selecting “no preference” were shown by Coffee Meets Bagels’s matching algorithm more potential matches with the same ethnicity, which was acknowledged and justified by its founder as a means to maximize connection rate without sufficient user information.
Entités
Voir toutes les entitésPrésumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Coffee Meets Bagel, a endommagé Coffee Meets Bagel users having no ethnicity preference et Coffee Meets Bagel users.
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
Rapports d'incidents
Chronologie du rapport
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Je n'ai rien contre les asiatiques.
En fait, quand mon colocataire m'a dit l'autre soir qu'il voyait parfois John Cho (Harold, de Harold et Kumar) chez lui gymnase, j'ai crié. J'ai brièvement envisagé de rejoindre le gymnase, mais je me sui…
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Pourtant, cela semble être une expérience relativement courante, même si vous ne faites pas partie d'un groupe minoritaire.
Amanda Chicago Lewis (qui travaille maintenant chez BuzzFeed) a écrit sur son expérience similaire sur Coffee Meets …
Variantes
Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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