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Traduit par IA

Incident 872: Le clonage de la voix d'Ari Melber par IA aurait été exploité dans une arnaque ciblant une femme âgée.

Traduit par IA
Description:
Traduit par IA
Un escroc se serait fait passer pour le présentateur de MSNBC, Ari Melber, en utilisant des messages vocaux générés par l'IA et un faux profil sur les réseaux sociaux pour escroquer Patricia Taylor, une femme de 73 ans. Pendant quatre mois, l'escroc l'aurait manipulée en lui faisant croire qu'ils étaient en couple, la convainquant finalement d'envoyer 20 000 dollars.
Editor Notes: Reconstructing the timeline of events: (1) Around May 2024: Patricia Taylor reportedly makes contact with a fake Facebook profile impersonating MSNBC anchor Ari Melber. (2) Approximately between May–September 2024: The scammer reportedly used emotional manipulation and AI-generated voice messages to establish trust and extract $20,000 in funds and gift cards. (3) Early September 2024: Patricia attempts to meet the imposter in New York but is intercepted by a relative during a layover in Portland. (4) Mid-December 2024: The incident is reported publicly.

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Alleged: Unknown voice synthesis technology developers et Unknown deepfake technology developers developed an AI system deployed by scammers, which harmed Patricia Taylor , Family of Patricia Taylor et Ari Melber.
Système d'IA présumé impliqué: Unknown voice cloning technology

Statistiques d'incidents

ID
872
Nombre de rapports
5
Date de l'incident
2024-12-16
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

Une femme de 73 ans escroquée de plusieurs milliers de dollars par une personne se faisant passer pour une présentatrice de MSNBC+4
Une grand-mère se fait escroquer 20 000 $ par un faux présentateur de télévision utilisant la voix de l'IA
Une femme de 73 ans escroquée de plusieurs milliers de dollars par une personne se faisant passer pour une présentatrice de MSNBC

Une femme de 73 ans escroquée de plusieurs milliers de dollars par une personne se faisant passer pour une présentatrice de MSNBC

kxii.com

Une grand-mère se fait escroquer 20 000 $ par un faux présentateur de télévision utilisant la voix de l'IA

Une grand-mère se fait escroquer 20 000 $ par un faux présentateur de télévision utilisant la voix de l'IA

whio.com

Un escroc a utilisé l'IA pour convaincre une fan âgée de MSNBC qu'il était un célèbre présentateur de télévision. Il a failli la kidnapper.

Un escroc a utilisé l'IA pour convaincre une fan âgée de MSNBC qu'il était un célèbre présentateur de télévision. Il a failli la kidnapper.

latintimes.com

Un escroc se fait passer pour Ari Melber de MSNBC et escroque un ancien employé de Boeing de 20 000 $ (jusqu'à présent)

Un escroc se fait passer pour Ari Melber de MSNBC et escroque un ancien employé de Boeing de 20 000 $ (jusqu'à présent)

boingboing.net

Un escroc se faisant passer pour Ari Melber de MSNBC escroque une femme âgée de plus de 20 000 dollars, selon la police

Un escroc se faisant passer pour Ari Melber de MSNBC escroque une femme âgée de plus de 20 000 dollars, selon la police

mediaite.com

Une femme de 73 ans escroquée de plusieurs milliers de dollars par une personne se faisant passer pour une présentatrice de MSNBC
kxii.com · 2024
Traduit par IA

MARYSVILLE, Californie (KING) – La police californienne enquête sur une femme âgée qui a été escroquée par une personne qu’elle croyait être un présentateur de télévision populaire.

La famille Taylor a déclaré qu’elle était écoeurée par l’a…

Une grand-mère se fait escroquer 20 000 $ par un faux présentateur de télévision utilisant la voix de l'IA
whio.com · 2024
Traduit par IA

MARYSVILLE, Washington — Une grand-mère est victime d’une arnaque impliquant un présentateur de télévision par câble populaire.

Sa famille affirme qu’un homme se faisant passer pour un présentateur de MSNBC a escroqué la personne âgée sans …

Un escroc a utilisé l'IA pour convaincre une fan âgée de MSNBC qu'il était un célèbre présentateur de télévision. Il a failli la kidnapper.
latintimes.com · 2024
Traduit par IA

Une femme de 73 ans de Californie a été trompée en lui faisant croire qu'elle était en communication avec un célèbre présentateur de MSNBC. L'escroc lui a fait croire qu'elle entretenait une relation amoureuse avec lui, mais elle a failli ê…

Un escroc se fait passer pour Ari Melber de MSNBC et escroque un ancien employé de Boeing de 20 000 $ (jusqu'à présent)
boingboing.net · 2024
Traduit par IA

Un escroc se faisant passer pour le présentateur de MSNBC Ari Melber aurait escroqué une ancienne employée de Boeing et de l'Université de Washington de 20 000 dollars. Et sa famille craint que l'arnaque ne soit pas encore terminée.

Patrici…

Un escroc se faisant passer pour Ari Melber de MSNBC escroque une femme âgée de plus de 20 000 dollars, selon la police
mediaite.com · 2024
Traduit par IA

La police de l’État de Washington enquête sur des informations selon lesquelles un escroc se faisant passer pour le présentateur populaire de MSNBC Ari Melber aurait escroqué au moins 20 000 $ à une femme de 73 ans et l’aurait même convainc…

Variantes

Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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