Incidente 1030: La aspirante a artista Cherelle Kozak habría sido blanco de una suplantación del rapero Fat Joe mediante inteligencia artificial.
Descripción: Cherelle Kozak, una aspirante a artista de Austin, Texas, fue víctima de un estafador que usaba video y voz generados por IA para hacerse pasar por el rapero Fat Joe. El impostor apareció en una llamada, la animó a subir música para supuestas emisiones de radio y luego le exigió un pago. Kozak no accedió. La estafa se parecía mucho a una sobre la que Fat Joe advirtió públicamente el 5 de enero de 2025.
Editor Notes: Timeline notes: On January 5th, 2025, Fat Joe posted a warning on social media alerting fans about AI-powered scams impersonating him. The report about the attempt targeting Cherelle Kozak was published on April 18th, 2025.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Unknown deepfake technology developers y Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Unknown scammers impersonating Fat Joe, which harmed Cherelle Kozak , Fat Joe , Fans of Fat Joe y General public.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Unknown voice cloning technology , FaceTime y Unknown deepfake technology
Estadísticas de incidentes
ID
1030
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2025-01-05
Editores
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation
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.
- Malicious Actors & Misuse
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
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Intentional
Informes del Incidente
Cronología de Informes
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AUSTIN, Texas — En un mundo donde las conexiones están a solo una videollamada de distancia, es fácil confiar en la cara que aparece en la pantalla. Ya sea para citas, networking o simplemente para ponerse al día, FaceTime y las videollamad…
Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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