Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
Descubrir
Enviar
  • Bienvenido a la AIID
  • Descubrir Incidentes
  • Vista espacial
  • Vista Tabular
  • Vista de lista
  • Entidades
  • Taxonomías
  • Enviar Informes de Incidentes
  • Ranking de Reportadores
  • Blog
  • Resumen de noticias de IA
  • Control de Riesgos
  • Incidente aleatorio
  • Registrarse
Colapsar
Descubrir
Enviar
  • Bienvenido a la AIID
  • Descubrir Incidentes
  • Vista espacial
  • Vista Tabular
  • Vista de lista
  • Entidades
  • Taxonomías
  • Enviar Informes de Incidentes
  • Ranking de Reportadores
  • Blog
  • Resumen de noticias de IA
  • Control de Riesgos
  • Incidente aleatorio
  • Registrarse
Colapsar

Incidente 852: Alleged Fake Citations Undermine Expert Testimony in Minnesota Deepfake Law Case

Descripción: In a legal case defending Minnesota’s deepfake election misinformation law, Stanford misinformation expert Professor Jeff Hancock's affidavit allegedly cited non-existent academic sources, potentially generated by ChatGPT. The reportedly fabricated citations appear to have undermined the credibility of his testimony.
Editor Notes: Copy of expert declaration: https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.mnd.220348/gov.uscourts.mnd.220348.23.0.pdf (CASE 0:24-cv-03754-LMP-DLM Doc. 23)

Herramientas

Nuevo InformeNuevo InformeNueva RespuestaNueva RespuestaDescubrirDescubrirVer HistorialVer Historial

Entidades

Ver todas las entidades
Alleged: OpenAI y ChatGPT developed an AI system deployed by Jeff Hancock, which harmed Jeff Hancock , Mary Franson , Keith Ellison , Christopher Kohls y Chad Larson.

Estadísticas de incidentes

ID
852
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2024-11-01
Editores
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

3.1. False or misleading information

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.
 
  1. Misinformation

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
 

Unintentional

Informes del Incidente

Cronología de Informes

Incident OccurrenceExperto en desinformación cita fuentes inexistentes en caso de deep fake de Minnesota • Minnesota Reformer
Experto en desinformación cita fuentes inexistentes en caso de deep fake de Minnesota • Minnesota Reformer

Experto en desinformación cita fuentes inexistentes en caso de deep fake de Minnesota • Minnesota Reformer

minnesotareformer.com

Experto en desinformación cita fuentes inexistentes en caso de deep fake de Minnesota • Minnesota Reformer
minnesotareformer.com · 2024
Traducido por IA

Un destacado experto en desinformación está siendo acusado de citar fuentes inexistentes para defender la nueva ley de Minnesota que prohíbe la desinformación electoral.

El profesor Jeff Hancock, director fundador del Laboratorio de Medios …

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.

Incidentes Similares

Por similitud de texto

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Defamation via AutoComplete

Algorithmic Defamation: The Case of the Shameless Autocomplete

Apr 2011 · 28 informes
Wikipedia Vandalism Prevention Bot Loop

Danger, danger! 10 alarming examples of AI gone wild

Feb 2017 · 6 informes
Sexist and Racist Google Adsense Advertisements

Discrimination in Online Ad Delivery

Jan 2013 · 27 informes
Incidente AnteriorSiguiente Incidente

Incidentes Similares

Por similitud de texto

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Defamation via AutoComplete

Algorithmic Defamation: The Case of the Shameless Autocomplete

Apr 2011 · 28 informes
Wikipedia Vandalism Prevention Bot Loop

Danger, danger! 10 alarming examples of AI gone wild

Feb 2017 · 6 informes
Sexist and Racist Google Adsense Advertisements

Discrimination in Online Ad Delivery

Jan 2013 · 27 informes

Investigación

  • Definición de un “Incidente de IA”
  • Definición de una “Respuesta a incidentes de IA”
  • Hoja de ruta de la base de datos
  • Trabajo relacionado
  • Descargar Base de Datos Completa

Proyecto y Comunidad

  • Acerca de
  • Contactar y Seguir
  • Aplicaciones y resúmenes
  • Guía del editor

Incidencias

  • Todos los incidentes en forma de lista
  • Incidentes marcados
  • Cola de envío
  • Vista de clasificaciones
  • Taxonomías

2024 - AI Incident Database

  • Condiciones de uso
  • Política de privacidad
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • 1420c8e