Description: A social networking platform, Giggle, allegedly collected, shared to third-parties, and used sensitive information and biometric data to verify whether a person is a woman via facial recognition, which critics claimed to be discriminatory against women of color and harmful towards trans women.
Entités
Voir toutes les entitésPrésumé : un système d'IA développé par Kairos et mis en œuvre par Giggle, endommagé trans women and women of color.
Statistiques d'incidents
ID
166
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2020-02-07
Editeurs
Sean McGregor, Khoa Lam
Applied Taxonomies
Classifications de taxonomie CSETv1_Annotator-1
Détails de la taxonomieIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
166
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
2020
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
Embedded
“Yes” if the AI is embedded in a physical system. “No” if it is not. “Maybe” if it is unclear.
no
Classifications de taxonomie CSETv1_Annotator-3
Détails de la taxonomieIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
166
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
2020
Estimated Date
“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
No
Multiple AI Interaction
“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
no
Embedded
“Yes” if the AI is embedded in a physical system. “No” if it is not. “Maybe” if it is unclear.
no
Rapports d'incidents
Chronologie du rapport
theverge.com · 2020
- Afficher le rapport d'origine à sa source
- Voir le rapport sur l'Archive d'Internet
Une nouvelle application sociale appelée Giggle se présente comme une plate-forme de réseautage réservée aux filles. Pour s'inscrire, les utilisateurs doivent prendre un selfie. Et bien que cela ne semble pas trop invasif, l'application uti…
businessinsider.com · 2022
- Afficher le rapport d'origine à sa source
- Voir le rapport sur l'Archive d'Internet
Une application commercialisée auprès des "femmes" a fait face à un déluge de critiques en ligne pour avoir exclu les femmes transgenres avec son utilisation de l'intelligence artificielle.
Giggle, qui a été lancé pour la première fois au d…
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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Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents
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