概要: ファクトチェックによると、Facebook上でAI生成とされる動画が拡散され、ベテラン俳優タイウォ・アジャイ＝ライセット氏が高血圧症の診断について議論し、インフルエンサーのチノンソ・エゲンバ氏による未検証の治療法を宣伝している様子が映っていた。この動画には、不自然な話し方や唇の動きの不一致など、AI生成の兆候が見られたという。アジャイ＝ライセット氏とエゲンバ氏は両者とも関与を否定しており、主張されている治療法を裏付ける信頼できる医学的証拠は存在しない。
Editor Notes: See Chinonso Egemba's personal warning on X (Twitter) here: https://x.com/aproko_doctor/status/1904552326997717201. For a similar incident, see Incident 1033: Video Allegedly Altered by AI Reportedly Spreads Claim of Nigerian Doctor's Hypertension Cure.
Alleged: Unknown deepfake technology developers と Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Scammers impersonating Taiwo Ajai-Lycett , Scammers impersonating Chinonso Egemba と Unknown scammers, which harmed Taiwo Ajai-Lycett , People suffering from hypertension , General public , Fans of Taiwo Ajai-Lycett , Fans of Chinonso Egemba と Chinonso Egemba.
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
AI
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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要約： Facebookで数千回再生された動画によると 、ナイジェリアのインフルエンサー、Aproko Doctorが高血圧を治療する製品を開発し、俳優のタイウォ・アジャイ＝リセットの命を救ったとのことです。ただし、そのような製品は存在せず、この動画はAIによって生成されたものです。
Facebook の動画には、ベテラン女優でジャーナリストの Taiwo Ajai-Lycett が、自身の 高血圧 診断や [脳卒中](https://www.mayoclinic.org/di…
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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