Incidente 945: Dos estudiantes de 16 años en Atenas, Grecia, supuestamente generaron pornografía deepfake no consensuada de sus compañeros de clase.
Descripción: En Atenas, Grecia, dos estudiantes de 16 años fueron arrestados por presuntamente generar pornografía deepfake no consentida de sus compañeros de clase. Según informes, utilizaron imágenes tomadas de redes sociales para crear las imágenes explícitas, que luego difundieron en línea. Los padres de los estudiantes también fueron arrestados por no supervisar su comportamiento.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Unknown deepfake technology developers developed an AI system deployed by Two unnamed 16-year-old students in Athens, which harmed Students at a high school in Athens y Families of students at a high school in Athens.
Sistema de IA presuntamente implicado: Unknown deepfake technology developers
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
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La policía de Atenas ha anunciado la detención de dos estudiantes por supuestamente crear y compartir imágenes de desnudos de compañeros de clase generadas mediante inteligencia artificial.
Los sospechosos, ambos de 16 años, fueron arrestad…
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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