Description: In January 2025, James Florence Jr. of Plymouth, MA, agreed to plead guilty to cyberstalking charges involving the alleged use of AI tools like CrushOn.ai and JanitorAI. The U.S. Attorney’s Office reports the harassment spanned 2014–2024, though AI-driven tactics reportedly began around 2017. Florence allegedly created deepfake pornographic images, programmed AI chatbots to impersonate victims, distributed doctored content, exposed personal information, and encouraged online harassment.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: CrushOn.AI y JanitorAI developed an AI system deployed by James Florence Jr., which harmed Anonymous university professor targeted by James Florence Jr. , Families of victims targeted by James Florence Jr. y Six other women and a 17-year-old girl targeted by James Florence Jr..
Sistemas de IA presuntamente implicados: CrushOn.AI , JanitorAI , Craigslist , X (Twitter) , ladies.exposed , Reddit y Linktree
Estadísticas de incidentes
ID
916
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2025-01-23
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
justice.gov · 2025
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El acusado supuestamente publicó imágenes alteradas digitalmente de la víctima en cuentas de redes sociales y programó chatbots impulsados por inteligencia artificial para imitar conversaciones humanas con otros usuarios desconocidos de pla…

theguardian.com · 2025
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Un hombre de Massachusetts (https://www.theguardian.com/us-news/massachusetts) aceptó declararse culpable de una campaña de acoso cibernético de siete años que incluyó el uso de chatbots de inteligencia artificial (IA) para hacerse pasar po…
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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