概要: 2025年8月、ニューヨーク・タイムズ紙はジャーナリストのローラ・ライリーによるエッセイを掲載し、同年初めに娘のソフィー・ロッテンバーグさんが自殺した原因を、彼女が「ハリー」と名付けたChatGPTベースのチャットボットとの継続的なやり取りに関連付けました。記録には、ソフィーさんが自殺願望を打ち明け、支援的だがエスカレートしないアドバイスを受け、遺書の作成を手伝ってもらっていた様子が記録されていたと伝えられています。
Editor Notes: Timeline notes: Sophie Rottenberg's death reportedly occurred earlier in 2025. This incident ID uses the publication date of her mother Laura Reiley's essay in The New York Times, 08/18/2025, as the incident date, which first brought the AI-related dimensions of the case to public attention.
推定: OpenAI と ChatGPTが開発し提供したAIシステムで、Sophie Rottenberg , Laura Reiley , Jon Rottenberg , Emotionally vulnerable individuals と ChatGPT usersに影響を与えた
関与が疑われるAIシステム: ChatGPT
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
5.1. Overreliance and unsafe use
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.
- Human-Computer Interaction
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
AI
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
Unintentional
インシデントレポート
レポートタイムライ ン
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ソフィーのGoogle検索を見ると、彼女はオートカバレシス(高いところから飛び降りる)に夢中だったようです。窓から飛び降りるオートデフェネストレーションもオートカバレシスの一種だと思いますが、彼女がやりたかったのはそれではありませんでした。娘が欲しかったのは橋か山でした。
不思議なことに、彼女はほんの数ヶ月前に、公衆衛生政策アナリストとしての仕事を「マイクロリタイア」してキリマンジャロに登頂したばかりで、登頂の喜びは写真からも伝わってきます。ウフルピークには「アフリカ最高峰」…
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29歳のソフィー・ロッテンバーグが自殺してから6ヶ月が経ち、母親のローラ・ライリーは、一人娘を失ったショックと悲しみに打ちひしがれ、答えを見つけようと苦闘していました。明るく社交的で、ユーモアあふれる娘は、なぜすべてを終わらせようとしたのでしょうか?
「ソフィーの親友アマンダと同じように、私もソフィーの携帯電話のメール、ボイスメモ、日記など、あらゆるものを調べて答えを探しました」と、ニューヨーク州イサカ在住のジャーナリスト、ライリーは言います。「でも、彼女のChatGPTを見…
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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