概要: NTBは、テレノールの年次セキュリティ報告書に関するニュース記事を掲載したとされていますが、その記事にはAIによって生成されたとされる誤りが含まれていました。これには、捏造されたとされる5つの引用や、実在しない「セキュリティディレクター」の記載などが含まれていました。記事は外部のAIツールで作成されたとされ、同日朝に撤回されました。テレノールはNTBに不正確な点を報告し、NTBはAIの不適切な使用を理由に謝罪し、報道機関の業務慣行に関する内部調査を開始しました。
Alleged: Large language model developers developed an AI system deployed by NTB, which harmed Telenor , Journalistic integrity , General public of Norway , General public と Epistemic integrity.
関与が疑われるAIシステム: Large language models
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
3.1. False or misleading information
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.
- Misinformation
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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10月15日の早朝、NTBにとって深刻な事態が発生しました。同通信社が、その朝に送付されたテレノール社の年次セキュリティ報告書に関するニュース記事を掲載したのです。
その後まもなく、記事全体が撤回され、別の文章に差し替えられました。
ジャーナリストは、今や元の記事のどこに誤りがあったのかを正確に把握しています。テレノール社が報告書で述べた内容と意図について、多くの誤りが含まれていたのです。
さらに、ジャーナリスト自身の調査によると、報告書からの引用とされている5つの直接引用の…
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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