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Incident 687: Deepfake Porn Sites Use Breeze Liu's Image Without Consent

Description: Porn sites are alleged to have used AI-generated images of Breeze Liu without her consent, leading to severe emotional distress. Liu discovered a video of herself on Pornhub, which was then deepfaked and spread across over 800 links. Despite efforts to remove the content, many sites refused to comply, perpetuating the violation and exploitation of her image.

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Alleged: Unknown deepfake creators developed an AI system deployed by Pornhub et Various porn sites, which harmed Breeze Liu.

Statistiques d'incidents

ID
687
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2024-04-08
Editeurs
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

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.
 
  1. 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

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

+1
Deepfake Porn Sites Use Victim's Image Without Consent
Deepfake Porn Sites Use Victim's Image Without Consent

Deepfake Porn Sites Use Victim's Image Without Consent

nytimes.com

Deepfake Porn Sites Use Victim's Image Without Consent
nytimes.com · 2024

This transcript was created using speech recognition software. While it has been reviewed by human transcribers, it may contain errors. Please review the episode audio before quoting from this transcript and email transcripts@nytimes.com wi…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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