Incidente 1702: Según informes, la operación de influencia Matryoshka, vinculada a Rusia, utilizó voces de celebridades clonadas con IA y videos falsos con estilo de noticias para atacar a los candidatos demócratas antes de las elecciones de mitad de período de 2026 en Estados Unidos.
Descripción: Investigadores atribuyeron una campaña de influencia de septiembre de 2026 dirigida a los candidatos demócratas al Senado estadounidense a la red Matryoshka/Operación Overload, vinculada a Rusia. Según los informes, la campaña utilizó voces de celebridades clonadas con IA y videos manipulados con la marca de noticias para difundir afirmaciones falsas o sin fundamento en las redes sociales. Las celebridades y CNN rechazaron las declaraciones manipuladas y la publicidad no autorizada, cuyo objetivo era influir en los votantes estadounidenses antes de las elecciones de mitad de mandato.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Voice cloning technology developers , Synthetic media generation technology developers y Deepfake technology developers developed an AI system deployed by Synthetic media creators , Storm-1679 , Russian state-linked actors , Pro-Russian information manipulation actors , Operation Overload , Matryoshka , Information manipulation actors in Russia , Information manipulation actors , Influence operation groups y Deepfake creators, which harmed Voters in the United States , Voters , Public figures , Politicians in the United States , Politicians , Political candidates targeted by deepfakes , Epistemic integrity , Democratic integrity , deepfaked celebrities y Celebrities.
Sistemas de IA presuntamente implicados: X (Twitter) , Voice cloning technology , TikTok , Social media platforms , Deepfake technology y Bluesky
Estadísticas de incidentes
ID
1702
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2026-09-10
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
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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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