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Incident 880: Scammers Reportedly Using Deepfakes of Health Experts and Public Figures in Australia to Sell Health Supplements and Give Harmful Advice

Description: Scammers are reportedly harnessing AI-generated deepfakes of health experts and public figures in Australia in order to sell health supplements and give harmful health advice. Among the reported cases, deepfake videos are alleged to have falsely depicted Jonathan Shaw and Karl Stefanovic endorsing "Glyco Balance" for diabetes management, while Karl Kruszelnicki reportedly was falsely shown promoting blood pressure pills.
Editor Notes: Reconstructing the timeline of events: (1) November 2023: A fabricated interview transcript, allegedly attributed to Prof. Jonathan Shaw, is published online. The transcript reportedly claims he endorsed "Glyco Balance" as a breakthrough treatment for type 2 diabetes, and (2) AI-generated videos allegedly featuring Shaw and television host Karl Stefanovic appear on Facebook, promoting "Glyco Balance" with claims that reportedly misrepresent the effectiveness of the supplement and criticize established medications like metformin. (3) Earlier in 2024: Similar AI technology is reportedly used to create deepfake videos of Dr. Karl Kruszelnicki endorsing unproven blood pressure medications. These ads are widely circulated on Facebook and Instagram. (4) November 29, 2024: Meta removes the deepfake video of Shaw following a complaint from the Baker Institute. The removal reportedly required the filing of an intellectual property infringement claim. (5) December 9, 2024: The Australian Broadcasting Corporation publishes a report detailing these incidents.

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Alleged: Unknown deepfake technology developer developed an AI system deployed by scammers, which harmed Jonathan Shaw , Karl Stefanovic , Karl Kruszelnicki , Diabetes patients et General public.
Système d'IA présumé impliqué: Unknown deepfake app

Statistiques d'incidents

ID
880
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2024-12-09
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
Des escrocs utilisent des vidéos de médecins générées par l'IA pour vendre des compléments alimentaires et des conseils de santé nocifs - ABC News
Des escrocs utilisent des vidéos de médecins générées par l'IA pour vendre des compléments alimentaires et des conseils de santé nocifs - ABC News

Des escrocs utilisent des vidéos de médecins générées par l'IA pour vendre des compléments alimentaires et des conseils de santé nocifs - ABC News

abc.net.au

Des escrocs utilisent des vidéos de médecins générées par l'IA pour vendre des compléments alimentaires et des conseils de santé nocifs - ABC News
abc.net.au · 2024
Traduit par IA

Un éminent spécialiste du diabète a été contraint de rassurer ses patients sur le fait qu'ils prescrivaient le bon traitement après avoir vu une vidéo générée par l'IA dans laquelle il décrivait les personnes qui prescrivaient le médicament…

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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