概要: AI生成とされるディープフェイク動画が、オークランド大学の糖尿病専門医リンキ・マーフィー博士を装い、ジャーナリストのジャック・テイム氏とのTVNZインタビューで偽の糖尿病治療法を宣伝する様子を映し出したと報じられています。この詐欺動画は2025年4月から6月にかけてソーシャルメディア上で拡散され、ニュージーランド国民が騙されて処方薬の服用を中止させられたのではないかという懸念が広がりました。この事件が報道されたにもかかわらず、この動画の新たな亜種が次々と登場していると報じられています。
Alleged: Unknown deepfake technology developers と Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Unknown scammers, which harmed Rinki Murphy , Jack Tame , Diabetes patients , Diabetes patients in New Zealand と General public of New Zealand.
関与が疑われるAIシステム: Unknown deepfake technology と Unknown voice cloning technology
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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オンラインに投稿され、ソーシャルメディアで共有されたこの動画は、TVNZの司会者とリンキ・マーフィー教授が、いわゆる医学的革新について話し合っているとされる内容だった。
「私がこのようなことを言ったことで、人々がそれを信じたり、お金を使ったり、あるいは単に混乱したりすることを恐れています」とマーフィー教授は1Newsに語った。
この動画はまた、糖尿病患者に重要な薬の服用をやめるよう説得するものでもあり、Health NZは警告を発した。
「予期せぬ、唐突なメッセージを耳にした…
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ジャーナリストのジャック・テイム氏とオークランド大学の糖尿病専門家リンキ・マーフィー氏を起用したAI生成の詐欺動画がオンラインで拡散しており、ニュージーランド国民を騙して薬の服用をやめさせ、偽造品を購入させようとしている。
マーフィー氏は、TVNZのQ+A番組のインタビューに出演するマーフィー氏の姿が映っているこの動画を見て、「糖尿病の薬の服用をやめ、糖尿病を治すために聞いたこともないような商品を買うように」と視聴者に訴えており、ワシントン・ポスト紙の取材に対し「ぞっとした」…
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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