Incidente 779: Productor musical arrestado por presuntamente usar canciones generadas por IA en una estafa de streaming de $10 millones
Descripción: Michael Smith fue arrestado por presuntamente usar canciones generadas por IA y cuentas de streaming falsas para estafar más de 10 millones de dólares en regalías a importantes plataformas musicales. Al crear cientos de miles de canciones y usar bots para inflar artificialmente las reproducciones, Smith evadió los sistemas de detección de fraude. El plan se reveló tras surgir sospechas sobre la rápida generación de música y anomalías en el streaming.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Unknown AI music company developed an AI system deployed by Michael Smith, which harmed Spotify , Music streaming services , Apple Music y Amazon Music.
Estadísticas de incidentes
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation
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
Un productor musical fue arrestado el miércoles y acusado de múltiples delitos graves por supuestamente estafar más de 10 millones de dólares en regalías utilizando cientos de miles de canciones generadas por IA.
Se alega que Michael Smith,…
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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