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Incident 47: LinkedIn Search Prefers Male Names

Description: An investigation by The Seattle Times in 2016 found a gender bias in LinkedIn's search engine.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par LinkedIn, a endommagé Women.

Statistiques d'incidents

ID
47
Nombre de rapports
9
Date de l'incident
2016-09-06
Editeurs
Sean McGregor
Applied Taxonomies
CSETv0, CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

47

Notes (special interest intangible harm)

Input any notes that may help explain your answers.
 

LinkedIn's search suggestion algorithm prompted users searching for female names to choose similar-sounding male names instead.

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.
 

yes

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
 

2016

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
 

08

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
 

31

Classifications de taxonomie CSETv0

Détails de la taxonomie

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

Physical System

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

Software only

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.
 

words appearing in user past queries and member profiles

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
 

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.
 
  1. 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

+2
Le moteur de recherche de LinkedIn peut refléter un préjugé sexiste
L'algorithme de recherche de LinkedIn favorisait apparemment les hommes jusqu'à cette semaine+3
LinkedIn modifie le moteur de recherche après des allégations de préjugés sexistes
Adieu les préjugés sexistes ! LinkedIn ne demandera plus aux utilisateurs s'ils voulaient rechercher un hommeLinkedIn a-t-il un préjugé sexiste ?
Le moteur de recherche de LinkedIn peut refléter un préjugé sexiste

Le moteur de recherche de LinkedIn peut refléter un préjugé sexiste

stuff.co.nz

Les entreprises technologiques s'efforcent de rechercher des sites Web sans parti pris

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startribune.com

L'algorithme de recherche de LinkedIn favorisait apparemment les hommes jusqu'à cette semaine

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qz.com

LinkedIn modifie le moteur de recherche après des allégations de préjugés sexistes

LinkedIn modifie le moteur de recherche après des allégations de préjugés sexistes

time.com

LinkedIn dément toute allégation de préjugé sexiste sur la recherche sur le site

LinkedIn dément toute allégation de préjugé sexiste sur la recherche sur le site

bbc.com

Une enquête sur LinkedIn affirme que les recherches de femmes professionnelles finissent par suggérer des HOMMES

Une enquête sur LinkedIn affirme que les recherches de femmes professionnelles finissent par suggérer des HOMMES

dailymail.co.uk

LinkedIn nie le problème des préjugés sexistes

LinkedIn nie le problème des préjugés sexistes

thecut.com

Adieu les préjugés sexistes ! LinkedIn ne demandera plus aux utilisateurs s'ils voulaient rechercher un homme

Adieu les préjugés sexistes ! LinkedIn ne demandera plus aux utilisateurs s'ils voulaient rechercher un homme

glamour.com

LinkedIn a-t-il un préjugé sexiste ?

LinkedIn a-t-il un préjugé sexiste ?

digitaljournal.com

Le moteur de recherche de LinkedIn peut refléter un préjugé sexiste
stuff.co.nz · 2016
Traduit par IA

LinkedIn affirme que ses résultats suggérés sont générés automatiquement par une analyse des tendances des anciens chercheurs.

Recherchez un contact féminin sur LinkedIn et vous obtiendrez peut-être un résultat curieux. Le site Web de résea…

Les entreprises technologiques s'efforcent de rechercher des sites Web sans parti pris
startribune.com · 2016
Traduit par IA

– Recherchez un contact féminin sur LinkedIn, et vous pourriez obtenir un résultat curieux. Le site Web de réseautage professionnel vous demande si vous vouliez rechercher le nom d'un homme similaire.

Une recherche de "Stephanie Williams", …

L'algorithme de recherche de LinkedIn favorisait apparemment les hommes jusqu'à cette semaine
qz.com · 2016
Traduit par IA

Jusqu'au 7 septembre, les utilisateurs de LinkedIn recherchant des contacts féminins sur le site ont peut-être remarqué des résultats étranges. Les recherches de noms féminins courants donnaient également des suggestions de noms masculins.

…
LinkedIn modifie le moteur de recherche après des allégations de préjugés sexistes
time.com · 2016
Traduit par IA

DEVISE Samantha Cooney est rédactrice en chef de la stratégie de contenu chez TIME.

Une semaine après que le Seattle Times a rapporté que le moteur de recherche de LinkedIn pouvait refléter un préjugé sexiste, la plateforme de réseautage a …

LinkedIn dément toute allégation de préjugé sexiste sur la recherche sur le site
bbc.com · 2016
Traduit par IA

Copyright de l'image Getty Images Image caption LinkedIn lancé en 2002

LinkedIn a nié que son algorithme de recherche ait été biaisé pour suggérer des versions masculines de noms féminins dans les recherches sur son site Web.

Une enquête du…

Une enquête sur LinkedIn affirme que les recherches de femmes professionnelles finissent par suggérer des HOMMES
dailymail.co.uk · 2016
Traduit par IA

La question de savoir si un ordinateur peut être biaisé ou non peut sembler frivole, mais cela pourrait faire toute la différence lorsqu'il s'agit d'être trouvé en ligne.

Or, une enquête d'un journal américain a suggéré que ce biais pourrai…

LinkedIn nie le problème des préjugés sexistes
thecut.com · 2016
Traduit par IA

LinkedIn.

La semaine dernière, une enquête du Seattle Times a révélé que la fonction de recherche de LinkedIn semble avoir un biais sexiste assez prononcé. Il s'avère que lorsque vous recherchez le nom d'une femme sur LinkedIn, le site a la…

Adieu les préjugés sexistes ! LinkedIn ne demandera plus aux utilisateurs s'ils voulaient rechercher un homme
glamour.com · 2016
Traduit par IA

Avez-vous déjà recherché un contact sur LinkedIn uniquement pour que le site de réseautage vous invite automatiquement à rechercher un homme portant un nom similaire ? Tu n'es pas seul. Une enquête récente du Seattle Times a révélé un préju…

LinkedIn a-t-il un préjugé sexiste ?
digitaljournal.com · 2016
Traduit par IA

Sep 19, 2016 dans Technologie Le site de réseautage social "professionnel" LinkedIn a été accusé d'avoir un parti pris sexiste. C'est en fournissant plus de professionnels masculins dans ses résultats de recherche que de femmes. "Une nouvel…

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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