Descripción: Entre 2021 y 2025, los colegios comunitarios de California se enfrentaron a un aumento repentino de solicitudes fraudulentas, que ahora se estima en el 34 % del total. Los informes indican que los estafadores utilizaron herramientas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, para generar respuestas de verificación de identidad que les permitieron hacerse pasar por estudiantes y obtener ayuda financiera. El fraude supuestamente generó pérdidas de más de 13 millones de dólares solo el año pasado, sobrecargando los sistemas administrativos y educativos y desplazando a solicitantes legítimos.
Editor Notes: See also Incident 721: Fake AI-Generated Students Are Reportedly Enrolling in Online College Classes. While no specific link has been established, the incidents appear to reflect similar patterns of AI-assisted enrollment fraud. They are treated as distinct due to lack of direct evidence connecting them.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: OpenAI y Unknown generative AI developers developed an AI system deployed by scammers , Fraudsters y Scammers targeting California community colleges, which harmed California community colleges , California community college students , Financial aid recipients , U.S. taxpayers y California community college faculty.
Sistemas de IA presuntamente implicados: ChatGPT y Various generative AI tools
Estadísticas de incidentes
ID
1038
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2025-04-22
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
Las leyes de California exigen que los colegios comunitarios del estado acepten a cualquier estudiante legítimo, y los legisladores estatales han dedicado décadas a facilitar la inscripción para que todos tengan la oportunidad de acceder a …
Si eres estudiante de un colegio comunitario en California, existe la posibilidad de que al menos uno de tus compañeros sea en realidad un bot de IA que roba a los contribuyentes. Datos recientes de la Oficina del Rector de Colegios Comunit…
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.
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