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Incidente 979: Art Museum in Jinan, Shandong Allegedly Generated and Displayed a Sexualized Childlike Avatar with an Adult Body

Descripción: A Chinese art museum in Jinan, Shandong exhibited an AI-generated virtual character, "济南小妮儿" (Jinan Xiaonier), which featured a childlike face on an adult woman’s body with suggestive movements. The display drew public outrage, with critics accusing it of sexualizing children and demanding its removal. The museum defended the exhibit and stated that it had undergone strict review, which only fueled further backlash.

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Alleged: Unknown AI image generator technology developer developed an AI system deployed by Jinan Art Museum y , which harmed General public of China y Visitors to Jinan Art Museum.
Sistema de IA presuntamente implicado: Unknown AI image generator

Estadísticas de incidentes

ID
979
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2025-03-05
Editores
Daniel Atherton

Informes del Incidente

Cronología de Informes

Incident Occurrence¿Cara de niño pero cuerpo grande? El lanzamiento de la "imagen virtual con IA" del Museo de Arte Lu fue criticado, y un grupo de personas dijo: "Retírenla de los estantes de inmediato".
¿Cara de niño pero cuerpo grande? El lanzamiento de la "imagen virtual con IA" del Museo de Arte Lu fue criticado, y un grupo de personas dijo: "Retírenla de los estantes de inmediato".

¿Cara de niño pero cuerpo grande? El lanzamiento de la "imagen virtual con IA" del Museo de Arte Lu fue criticado, y un grupo de personas dijo: "Retírenla de los estantes de inmediato".

udn.com

¿Cara de niño pero cuerpo grande? El lanzamiento de la "imagen virtual con IA" del Museo de Arte Lu fue criticado, y un grupo de personas dijo: "Retírenla de los estantes de inmediato".
udn.com · 2025
Traducido por IA

El Museo de Arte de Shandong Jinan exhibió recientemente una imagen virtual de IA, "Niña de Jinan", que causó controversia. Según un video publicado por internautas, la imagen de IA tiene el rostro de una niña, pero el cuerpo de una mujer 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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