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インシデント 409: Facial Recognition Researchers Used YouTube Videos of Transgender People without Consent

概要: YouTube videos of transgender people used by researchers to study facial recognition during gender transitions were used and distributed without permission.

ツール

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組織

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推定: University of North Carolina Wilmington , Karl Ricanek と Gayathri Mahalingamが開発し提供したAIシステムで、Transgender YouTubers と transgender peopleに影響を与えた

インシデントのステータス

インシデントID
409
レポート数
3
インシデント発生日
2013-09-13
エディタ
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, 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.
 

409

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
 

2013

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
 

Estimated Date

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

Yes

Multiple AI Interaction

“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
 

no

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
 

2.1. Compromise of privacy by obtaining, leaking or correctly inferring sensitive 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. Privacy & Security

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
 

Pre-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceTransgender YouTubers had their videos grabbed to train facial recognition software+1
Prominent facial recognition researcher scraped videos of trans people, left dataset exposed
Transgender YouTubers had their videos grabbed to train facial recognition software

Transgender YouTubers had their videos grabbed to train facial recognition software

theverge.com

Prominent facial recognition researcher scraped videos of trans people, left dataset exposed

Prominent facial recognition researcher scraped videos of trans people, left dataset exposed

biometricupdate.com

How a flawed biometrics research project singled out LGBTQ+ individuals

How a flawed biometrics research project singled out LGBTQ+ individuals

venturebeat.com

Transgender YouTubers had their videos grabbed to train facial recognition software
theverge.com · 2017

About five or six years ago, one of Karl Ricanek’s students showed him a video on YouTube. It was a time lapse of a person undergoing hormone replacement therapy, or HRT, in order to transition genders. “At the time, we were working on faci…

Prominent facial recognition researcher scraped videos of trans people, left dataset exposed
biometricupdate.com · 2022

New research finds that a controversial facial recognition dataset of trans people remained available online for years after the initial controversy of its existence, reports AlgorithmWatch. The academic responsible is a U.S. government adv…

How a flawed biometrics research project singled out LGBTQ+ individuals
venturebeat.com · 2022

Last year was a grim, record-setting year for violence against transgender individuals, and the Human Rights Campaign is tracking data that shows 2022 is on a similar pace. Outside of physical violence, other forms of attacks can harm these…

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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