概要: ナイジェリアを拠点とする5つのYouTubeチャンネルからなるネットワークが、クレムリン寄りの言説を拡散させながら、数百万回の視聴回数を獲得したと報じられています。これらのチャンネルは、AI生成のキャスターと合成音声を用いて、親ロシア派コメンテーターのスコット・リッター氏とダグラス・マクレガー氏へのインタビューを改変して配信していたとされています。ネットワークの動機と資金源は依然として不明ですが、フリーランスによる収益化から影響力行使への代理関与まで、様々な可能性が報じられています。
Alleged: Unknown AI-generated avatar/anchor technology developer , Unknown deepfake technology developers と Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Unverified Kremlin proxy involvement , Possible third-party contractors , Nigerian YouTube network operators (A, B, C) , @Peace-Crusader YouTube channel , @GloryinCombat YouTube channel , @freshinfoinsight YouTube channel , @DaddyMaxwell77 YouTube channel と @conflictcompas YouTube channel, which harmed YouTube viewers , YouTube's platform , United States , Ukraine , Truth , Israel , General public , European Union , Epistemic integrity , Democracy 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
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
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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マックス・レッサーによる、下記の親ロシア派YouTubeネットワークに関するミーム戦争に関する特別記事へようこそ。
私の名前はマックス・レッサーで、民主主義防衛財団でアリと共に働いています。私の素晴らしい元インターンの一人であるミーラと私は最近、YouTubeチャンネルのネットワークを特定し調査しました。研究コミュニティのために、ここでその内容を共有したいと思います。
ナイジェリアを拠点とする親ロシア派YouTubeネットワークが、ウクライナ、アメリカ合衆国、欧州連合、そして…
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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