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Incident 614: Google Bard Allegedly Generates False Allegations Against Consulting Firms Used in Research Presented in Australian Parliamentary Inquiry

Description: Australian academics reportedly used Google Bard AI to generate case studies for a parliamentary inquiry, leading to false allegations against major consultancy firms. The AI-generated misinformation prompted an apology from the academics, causing reputational harm for all parties involved and raising concerns about the reliability of AI tools in producing accurate and unbiased information.

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Alleged: Google Bard developed an AI system deployed by James Guthrie, which harmed James Guthrie , James Guthrie's co-authors , Parliament of Australia , KPMG et Deloitte.

Statistiques d'incidents

ID
614
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2023-11-02
Editeurs
Applied Taxonomies
CSETv1, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

614

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
 

2023

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
 

10

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
 

Estimated Date

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

No

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
 

3.1. False or misleading information

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. Misinformation

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

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

+1
Des universitaires australiens s'excusent pour les fausses allégations générées par l'IA contre quatre grands cabinets de conseil
Des universitaires australiens s'excusent pour les fausses allégations générées par l'IA contre quatre grands cabinets de conseil

Des universitaires australiens s'excusent pour les fausses allégations générées par l'IA contre quatre grands cabinets de conseil

theguardian.com

Des universitaires australiens s'excusent pour les fausses allégations générées par l'IA contre quatre grands cabinets de conseil
theguardian.com · 2023
Traduit par IA

Un groupe d'universitaires a présenté des excuses sans réserve aux quatre grands cabinets de conseil après avoir admis qu'ils avaient utilisé l'intelligence artificielle pour formuler de fausses allégations d'actes répréhensibles graves dan…

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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