概要: サイバートレースは、2024年1月27日にFacebook上で拡散していたオーストラリアの億万長者アンドリュー・フォレスト氏のディープフェイクと思われる動画を特定したと報じられています。この動画は、フォレスト氏がQuantum AIと呼ばれる詐欺的な暗号資産プラットフォームを推奨しているという虚偽の描写を含んでいました。報道によると、この動画は2023年のローズ・トラストの講演映像を改変したものだったとのことです。フォレスト氏は、AIによる不正行為を抑制できていないとしてMetaを非難したと報じられています。
Editor Notes: Timeline note: This incident was reportedly discovered on 01/27/2024. It was first added to the database as part of the Incident 1236 "Quantum AI" scam cluster on 10/30/2025. It was assigned its own incident ID on 11/08/2025.
Alleged: Deepfake technology developers と Synthetic audio generation technology developers developed an AI system deployed by Scammers impersonating Andrew Forrest , Scammers と Quantum AI, which harmed Investors , General public of Australia , General public , Facebook users , Epistemic integrity , Australian investors と Andrew Forrest.
関与が疑われるAIシステム: Synthetic audio generation technology developers , Facebook , Meta と Deepfake technology
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
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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オーストラリアの鉱山王で実業家のアンドリュー・「ツイギー」・フォレスト氏のFacebookへの改ざん動画は、虚偽の広告で人物の画像を乗っ取る一連のディープフェイク動画の新たな一例であり、メディアへの信頼を損なっている。
サイバーセキュリティ企業サイバートレースは、偽の仮想通貨取引プラットフォームを宣伝していると思われるフォレスト氏の動画にフラグを立てた。
ディープフェイクによる欺瞞
この動画はFacebookに投稿され、「一般人」に毎日数千ドルの利益をもたらすと主張する詐欺プ…
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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