概要: ベトナムで、複数の学生が2025年6月26日~27日に実施された全国高校卒業試験において、ChatGPT、StudyX、Geminiなどの生成AIツールを用いて不正行為を行ったと報じられています。不正行為には、試験室に携帯電話やカメラを持ち込んだり、試験問題をリアルタイムで外部に送信したり、AIが生成したとされる解答を受け取ったりする行為が含まれていました。ラムドン省とハノイの複数の試験センターで、学生が摘発されました。当局は、この侵害行為と関連する情報漏洩について捜査を行っています。
Editor Notes: See Incident 705: Turkish Student in Isparta Allegedly Uses AI to Cheat on Exam, Leading to Arrest.
Alleged: StudyX , OpenAI と Google developed an AI system deployed by Unnamed students in Vietnam accused of cheating, which harmed Vietnam Ministry of Education and Training , Universities relying on exam scores , Students in Vietnam , General public of Vietnam , Students , high school students と Educational communities.
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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ベトナムの高校卒業試験で、ある男子生徒がハイテク機器を使ってカンニングをしていたところを逮捕されました。文学の試験問題を屋外に送信し、友人にChatGPTを使って解かせていたのです。
18歳のこの生徒は、木曜日と金曜日に行われた高校卒業試験に関連して、「機密情報の故意の漏洩、機密文書の流用」の容疑で現在捜査を受けています。
中部高原地帯ラムドン省の警察は金曜日、この事件はラムハー郡タンロン高校の試験会場で木曜日の午前中に文学試験が行われていた際に発生したと発表しました。
この…
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高校卒業試験の問題を写真に撮り、AIに解答を依頼したとして、2人の生徒が捜査対象となっている。
ハノイ警察は火曜日、6月26日と27日の試験中に「機密情報の偶発的漏洩」の疑いで2人の男子生徒を捜査していると発表した。
当初の捜査結果によると、1人は6月26日にハノイの試験室に携帯電話を持ち込み、数学の試験問題を撮影した。
その後、画像を解答アプリ「StudyX」にアップロードしたが、2問しか解答できなかったため摘発された。
彼は翌日、化学と物理の試験でも同様の行為を繰り返した…
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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