概要: テキサス州オースティン在住のアーティスト志望のシェレル・コザックさんは、AI生成の動画と音声を使ってラッパーのファット・ジョーになりすました詐欺師の標的となりました。なりすまし犯は電話に出て、ラジオで流すと称して楽曲をアップロードするよう勧め、その後、金銭を要求しました。コザックさんは要求に応じませんでした。この詐欺は、ファット・ジョーが2025年1月5日に公に警告していた詐欺と酷似していました。
Editor Notes: Timeline notes: On January 5th, 2025, Fat Joe posted a warning on social media alerting fans about AI-powered scams impersonating him. The report about the attempt targeting Cherelle Kozak was published on April 18th, 2025.
Alleged: Unknown deepfake technology developers と Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Unknown scammers impersonating Fat Joe, which harmed Cherelle Kozak , Fat Joe , Fans of Fat Joe と General public.
インシデントのステータス
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
インシデントレポート
レポートタイムライン
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テキサス州オースティン発 ― ビデオ通話で簡単に繋がれる現代では、画面に映る顔を信じるのは簡単です。デート、ネットワーキング、あるいはただの近況報告など、FaceTimeやソーシャルメディアのビデオ通話は距離を縮めるのに役立ちます。しかし、もしその顔が嘘だったらどうでしょうか？
ベタービジネスビューローによると、AIの力を借りれば、詐欺師はなりすまし詐欺をこれまで以上にリアルに見せかけることができるそうです。
シェレル・コザックさんは、CBSオースティン・ニュースのディレクタ…
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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