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インシデント 1156: 学生の間で拡散したとされるディープフェイク動画、メイン州オリントンの教師を標的に

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レスポンスしました
概要:
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メイン州オリントンの公立学校教師が、AIによって生成されたとされるディープフェイク動画の標的となり、教師の肖像が描かれたと、AOS47の教育長が発表した。この加工されたコンテンツは一部の生徒によって共有・拡散されたと報じられている。学区は動画に事実に基づく根拠がないことを確認し、ホストアカウントを報告し、投稿を削除した。同時に、教師への支持を表明するとともに、AIによるなりすましの害悪について警告を発した。

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Alleged: Unknown deepfake technology developers developed an AI system deployed by Unknown perpetrator(s) of deepfake harassment targeting AOS 47 teacher, which harmed Unnamed AOS 47 teacher , AOS 47 community と General public of Orrington, Maine.
関与が疑われるAIシステム: Unknown deepfake technology

インシデントのステータス

インシデントID
1156
レポート数
1
インシデント発生日
2025-04-22
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
オーリントン教育長は、AOSの47人の教師がディープフェイク動画の標的になったと語る - レスポンス
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オーリントン教育長は、AOSの47人の教師がディープフェイク動画の標的になったと語る

オーリントン教育長は、AOSの47人の教師がディープフェイク動画の標的になったと語る

wabi.tv

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オーリントン教育長は、AOSの47人の教師がディープフェイク動画の標的になったと語る
wabi.tv · 2025
自動翻訳済み
WABI News Deskによるインシデント後のレスポンス

メイン州オリントン(WABI)- 地域の教育委員会は、オンラインで拡散されている動画に登場している教師を擁護する立場を表明しました。この動画は偽物であり、人工知能(AI)を用いて作成されたものだとされています。

AOS 47のジェームズ・ストーントン教育長は、保護者に対し、教職員の1人が悪意のあるデジタル攻撃の標的になったと伝えました。

この学区には、エアライン、デダム、オリントンの各教育委員会が含まれます。

ストーントン教育長は、この教師はデジタルなりすましの被害者であり、…

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「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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