Incidente 328: Cuentas falsas que utilizan rostros GAN difundidas por campañas de propaganda en plataformas sociales
Descripción: Una campaña de propaganda pro-China desplegó cuentas falsas en Facebook, Twitter y YouTube utilizando caras sintetizadas por GAN para compartir y publicar comentarios sobre su contenido para ganar una mayor circulación.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: unknown developed an AI system deployed by Spamouflage Dragon, which harmed Facebook users , Twitter Users y YouTube users.
Estadísticas de incidentes
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
4.1. Disinformation, surveillance, and influence at scale
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
Las cuentas de redes sociales de la red de spam político pro-chino Spamouflage Dragon comenzaron a publicar videos en inglés que atacaban la política estadounidense y la administración del presidente de EE. UU. Donald Trump en junio, mientr…
Una campaña de propaganda a favor de China que ha estado atacando a EE. UU. en las redes sociales creó seguidores falsos con la ayuda de AI-generated imágenes
Desde junio, la campaña ha estado publicando videos en inglés que critican a la a…
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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