Incidente 1062: Las autoridades brasileñas vinculan supuestos videos de Marcos Mion generados por inteligencia artificial con supuestas promociones falsas de restaurantes en Brasil.
Descripción: Un hombre de 24 años fue arrestado en Santa Helena de Goiás, Brasil, por presuntamente usar tecnología deepfake para hacerse pasar por el presentador de televisión Marcos Mion en un plan fraudulento. Las autoridades afirman que creó videos promocionales y sitios web falsos que imitaban a la cadena de restaurantes Outback para vender cupones de descuento inexistentes. El arresto formó parte de la Operación VoiceOver, una iniciativa policial contra las estafas al consumidor basadas en inteligencia artificial. Los cargos incluyen fraude, asociación para delinquir y lavado de dinero.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Unknown deepfake technology developer y Unknown voice cloning technology developer developed an AI system deployed by Unnamed 24-year-old male suspect from Santa Helena de Goiás, which harmed Marcos Mion , Consumers who purchased fake Outback vouchers , Outback Steakhouse y General public of Brazil.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Unknown deepfake technology , Unknown voice cloning technology , Fraudulent e-commerce mimic site y Social media
Estadísticas de incidentes
ID
1062
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2025-05-07
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes

Un hombre de 24 años fue arrestado en Santa Helena de Goiás, Brasil, por su presunta participación en una sofisticada estafa en línea que utilizaba tecnología deepfake para hacerse pasar por el popular presentador de televisión Marcos Mion.…
Un hombre de 24 años fue detenido por formar parte de un grupo criminal que utilizaba videos manipulados con deepfake de la imagen y voz del presentador Marcos Mion para cometer estafas, este viernes (9), en Santa Helena de Goias.
Según la …
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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