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インシデント 1366: フィリピン上院公聴会で、女優アンヘル・アキノとコンテンツクリエイターのヘラ王妃の娘をターゲットにしたAI生成のディープフェイクポルノに関する報告が取り上げられた。

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概要:
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マニラでは、女優のアンヘル・アキノ氏が公聴会で、AIが生成したディープフェイクポルノ動画に自身の顔が違法に利用されたと述べたと報じられています。彼女はリサ・ホンティベロス上院議員が主導した上院公聴会で証言し、ディープフェイクとされる動画の制作者と動画を共有した人々への処罰を求めたと報じられています。インフルエンサーのクイーン・ヘラ氏も、ダークウェブ上に娘のディープフェイク画像が投稿されたと報告しましたが、使用されたツールや犯人は特定されていないと報じられています。

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Alleged: Deepfake technology developers developed an AI system deployed by Deepfake creators, which harmed Women , Queen Hera's daughter , Queen Hera , Epistemic integrity , Angel Aquino と Minors.
関与が疑われるAIシステム: Deepfake technology

インシデントのステータス

インシデントID
1366
レポート数
1
インシデント発生日
2025-09-04
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
 

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

+1
アンヘル・アキノ、ディープフェイクポルノの被害者に「吐き気がする」
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アンヘル・アキノ、ディープフェイクポルノの被害者に「吐き気がする」

アンヘル・アキノ、ディープフェイクポルノの被害者に「吐き気がする」

entertainment.inquirer.net

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アンヘル・アキノ、ディープフェイクポルノの被害者に「吐き気がする」
entertainment.inquirer.net · 2025
自動翻訳済み

フィリピン、マニラ発――女優のアンヘル・アキノさんは、友人から自分の顔を使ったディープフェイク動画があることを知ったのは、ほんの数日前のことだった。

最初は気分が悪くなり、吐き気を催し、混乱し、愕然としたという。

「その後、人間として、忌まわしく屈辱的な方法で侵害されたことへの嫌悪感と怒りが湧き上がってきました」と、アキノさんは木曜日、ディープフェイクポルノの拡散を目的とした人工知能(AI)技術の利用を調査している上院女性委員会で語った。

「もし自分の顔がポルノビデオに映って…

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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