Description: A man was arrested for theft of socks from a TJ Maxx store under the guise of an eyewitness ID case, after the local police asked the store's security guard to confirm the facial recognition match produced using surveillance footage, despite him having an alibi at the time of the theft.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado por e implementado por New York Police Department, perjudicó a unknown.
Estadísticas de incidentes
ID
517
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2018-02-15
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1_Annotator-1
Detalles de la TaxonomíaIncident Number
The number of the incident in the AI Incident Database.
517
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
2018
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
02
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
Informes del Incidente
Cronología de Informes
nymag.com · 2019
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Variantes
Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.