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Incident 287: OpenAI’s GPT-3 Reported as Unviable in Medical Tasks by Healthcare Firm

Description: The French digital care company, Nabla, in researching GPT-3’s capabilities for medical documentation, diagnosis support, and treatment recommendation, found its inconsistency and lack of scientific and medical expertise unviable and risky in healthcare applications. This incident has been downgraded to an issue as it does not meet current ingestion criteria.

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Entités

Voir toutes les entités
Alleged: OpenAI et Nabla developed an AI system deployed by none, which harmed Nabla customers.

Statistiques d'incidents

ID
287
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2020-10-27
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

Classifications de taxonomie GMF

Détails de la taxonomie

Known AI Goal Snippets

One or more snippets that justify the classification.
 

(Snippet Text: Our unique multidisciplinary team of doctors and machine learning engineers at Nabla had the chance to test this new model to tease apart what’s real and what’s hype by exploring different healthcare use cases., Related Classifications: Question Answering)

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

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
 

Pre-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

Incident OccurrenceIncidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes
Incidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes

Incidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes

github.com

Incidents de la base de données des incidents AI convertis en problèmes
github.com · 2022
Traduit par IA

Les anciens incidents suivants ont été convertis en "issues" suite à une mise à jour de la définition d'incident et critères d'ingestion.

21 : Un test de Turing plus difficile révèle la stupidité des chatbots

Description : Le Winograd Schem…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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