Descripción: A pro-China propaganda campaign deployed fake accounts on Facebook, Twitter, and YouTube using GAN-synthesized faces to share and post comments on its content to gain wider circulation.
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 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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