Edytujesz Sztuczna inteligencja (sekcja)

== Zawodność ==
Błędne wyniki i awaryjność są problemem wszelakiego oprogramowania. Jednak w wypadku SI, problemy te mogą być szczególnie widoczne, czy poprzez rodzaj problemów, do których są zaciągane, czy skalę samych błędów.

W 2018 r. ACLU przeprowadziło test używając oprogramowania Amazonu do rozpoznawania twarzy, publiczne dostępnych zdjęć członków kongresu oraz 25,000 policyjnych zdjęć kryminalistów. 28 członków kongresu zostało nieprawidłowo rozpoznanych jako zatrzymani kryminaliści. Dodatkowo algorytm zauważalnie częściej popełniał błędy w przypadku osób niebiałych<ref>ACLU, ''[https://www.aclu.org/news/privacy-technology/amazons-face-recognition-falsely-matched-28 Amazon’s Face Recognition Falsely Matched 28 Members of Congress With Mugshots]''</ref><ref>CNET, ''[https://www.cnet.com/news/privacy/amazon-facial-recognition-thinks-28-congressmen-look-like-known-criminals-at-default-settings/ Amazon facial recognition mistakenly confused 28 Congressmen with known criminals]''</ref>.

Twarz pewnej Chinki znalazła się na publicznej ''ścianie wstydu'' wraz z informacją, że przechodziła ona na czerwonym świetle. W rzeczywistości nie było jej nawet na miejscu, a system wyłapał jej zdjęcie w reklamie na autobusie<ref>Tech in Asia, ''[https://www.techinasia.com/businesswoman-china-caught-jaywalking-face-bus Businesswoman in China caught ‘jaywalking’ because her face was on a bus]''</ref>.