Incidente 1094: Al menos 294 supuestos vídeos musicales generados por IA muestran a celebridades elogiando a Ibrahim Traoré de Burkina Faso.
Descripción: Entre marzo y mayo de 2025, se publicaron al menos 294 vídeos musicales deepfake, supuestamente generados por IA, en 127 canales de YouTube, que acumularon más de 8,6 millones de visualizaciones a finales de mayo. Los vídeos muestran a celebridades internacionales (como Beyoncé, Rihanna, R. Kelly, Selena Gomez, Eminem y Justin Bieber) elogiando al presidente burkinés Ibrahim Traoré y apoyando el régimen militar.
Editor Notes: This incident is part of a cluster of reported deepfake videos circulated online to promote Ibrahim Traoré’s leadership, all of which are seemingly contributing to a wider disinformation campaign linked to pro-junta sentiment. The cluster seems to have arisen in March 2025 and continued through to at least the end of May 2025. See also Incident 1091 for a 2023 deepfake incident involving similar themes.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Unknown voice cloning technology y Unknown deepfake technology developer developed an AI system deployed by Unknown actors y Pro-Ibrahim Traoré information ecosystem, which harmed Selena Gomez , Rihanna , R. Kelly , Justin Bieber , General public of Burkina Faso , Eminem y Beyoncé.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Unknown voice cloning technology , YouTube , Unknown deepfake technology y Social media
Estadísticas de incidentes
ID
1094
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2025-03-02
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
¿Qué tienen en común Beyoncé, Rihanna, R. Kelly, Selena Gomez y Eminem, además de ser cantantes mundialmente famosos? Todos ellos también parecen haber grabado una versión de un éxito llamado "God Protect Ibrahim Traoré" y la han publicado …
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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