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インシデント 1065: テキサス州ヒューストンで、AI生成アバターを使って友人になりすまし、金銭を要求したとされる詐欺師がいる。

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概要:
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ヒューストン在住の女性2人が、信頼できる友人を装ったAI生成動画を使った詐欺の標的になったと報告しました。ディープフェイクとされるアバターは、ソーシャルメディアやメッセージアプリを通じてアクセスコードの入手や不正販売の促進に利用されていたと報じられています。被害者はアカウントの制御を失い、なりすまし被害に遭った人物の友人たちは、動画が本物だと信じて送金したと報告されています。
Editor Notes: Timeline note: First public report (that was found) appeared on 09/23/2024; underlying scam likely occurred days or weeks earlier. This incident was added to the database on 05/17/2025.

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Alleged: Unknown deepfake technology developers と Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Unknown scammers, which harmed Stacey Svegliato , Sara Sandlin , General public と General public in Houston.
関与が疑われるAIシステム: Unknown deepfake technology , Unknown voice cloning technology と Social media platforms

インシデントのステータス

インシデントID
1065
レポート数
1
インシデント発生日
2024-09-23
エディタ
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

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

インシデントレポート

レポートタイムライン

+1
ヒューストンの女性、AI生成のディープフェイク動画で詐欺被害に
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ヒューストンの女性、AI生成のディープフェイク動画で詐欺被害に

ヒューストンの女性、AI生成のディープフェイク動画で詐欺被害に

fox26houston.com

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ヒューストンの女性、AI生成のディープフェイク動画で詐欺被害に
fox26houston.com · 2024
自動翻訳済み

ヒューストン発 ― 詐欺師が人工知能(AI)を使って偽動画を作成し、金銭を騙し取ろうとしていることについて、私たちは以前から警告してきました。しかし、もしあなたの友人にそっくりなディープフェイク動画があったら、見分けられるでしょうか?

ヒューストン在住の女性2人が、AIが生成した友人の動画に騙されたと訴えています。そして、彼女たちの映像は、さらに別の人を騙すためのディープフェイク動画の作成に使われたのです。

「信じられない。本当に腹が立ちました」とステイシー・スヴェグリアート…

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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