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インシデント 290: False Negatives for Water Quality-Associated Beach Closures

概要: Toronto’s use of AI predictive modeling (AIPM) which had replaced existing methodology as the only determiner of beach water quality raised concerns about its accuracy, after allegedly conflicting results were found by a local water advocacy group using traditional means.

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組織

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Alleged: Toronto Public Health developed an AI system deployed by Toronto city government, which harmed Sunnyside beachgoers , Marie Curtis beachgoers と Toronto citizens.

インシデントのステータス

インシデントID
290
レポート数
3
インシデント発生日
2022-06-03
エディタ
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

CSETv1 分類法のクラス

分類法の詳細

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

290

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

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

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceSafe for swimming? Toronto’s new tool for measuring water quality at its beaches is misleading, say advocatesToronto Tapped Artificial Intelligence to Warn Swimmers. The Experiment FailedThe bait and switch behind AI risk prediction tools
Safe for swimming? Toronto’s new tool for measuring water quality at its beaches is misleading, say advocates

Safe for swimming? Toronto’s new tool for measuring water quality at its beaches is misleading, say advocates

thestar.com

Toronto Tapped Artificial Intelligence to Warn Swimmers. The Experiment Failed

Toronto Tapped Artificial Intelligence to Warn Swimmers. The Experiment Failed

theinformation.com

The bait and switch behind AI risk prediction tools

The bait and switch behind AI risk prediction tools

aisnakeoil.substack.com

Safe for swimming? Toronto’s new tool for measuring water quality at its beaches is misleading, say advocates
thestar.com · 2022

A safe water advocacy group is concerned for the health of Toronto beachgoers after the city’s new water quality monitoring system appears to have repeatedly allowed contaminated beaches to remain open.

This summer, the city quietly adopted…

Toronto Tapped Artificial Intelligence to Warn Swimmers. The Experiment Failed
theinformation.com · 2022

Earlier this year, Toronto's public health department quietly flipped the switch on an experiment targeting the city's most pollution-prone beaches.

Instead of relying on day-old laboratory tests to ensure that people don't swim in unsafe w…

The bait and switch behind AI risk prediction tools
aisnakeoil.substack.com · 2022

Toronto recently used an AI tool to predict when a public beach will be safe. It went horribly awry. 

The developer claimed the tool achieved over 90% accuracy in predicting when beaches would be safe to swim in. But the tool did much worse…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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