インシデント 1129: フィリピン大統領フェルディナンド・マルコス・ジュニアが薬物を使用している様子を映したAI生成の動画とされるものが、ロドリゴ・ドゥテルテ支持者によって共有され、中国関連のスパムによって拡散された。
概要: フィリピンのフェルディナンド・マルコス・ジュニア大統領が薬物を使用している様子を映したとされるディープフェイク動画が、ロドリゴ・ドゥテルテ氏の盟友クレア・「マハルリカ」・コントレラス氏によって、ロサンゼルスで開催されたマイスグ集会で公開された。この動画は、マルコス大統領の一般教書演説を前に、彼の信用を失墜させるために制作されたと報じられている。フィリピン当局は、この動画が偽物であることを確認したと報じられている。この動画は、中国のスパムフラージュ・ネットワークによって、XとYouTube上の偽アカウントを介して拡散されたとされている。
Editor Notes: Timeline note: This reported incident is dated 07/21/2024; it reportedly went viral 07/22/2024. It was ingested in the AIID on 07/03/2025. See also Incident 676.
Alleged: Unknown deepfake technology developers developed an AI system deployed by Spamouflage , Rodrigo Duterte supporters , Government of China と Claire Contreras, which harmed Philippines-China relations , Government of the Philippines , General public of the Philippines , Ferdinand Marcos Jr. , Epistemic integrity と National security and intelligence stakeholders.
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
4.1. Disinformation, surveillance, and influence at scale
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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フィリピンのフェルディナンド・マルコス・ジュニア大統領が麻薬を使用している様子を映したとされる動画が拡散し、政府関係者の間で深刻な懸念が生じている。彼らはこれを「悪意に満ちた粗野な試み」と呼び、政権を弱体化させようとするものだと非難している。
アナリストたちは、この動画の作成に使用されたとみられるディープフェイク技術は、フィリピンにとってますます深刻な脅威となると警告している。フィリピンでは既に、政情不安を煽る目的で偽情報を生成するためにAIが利用された事例が数多く発生してい…
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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