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インシデント 1461: AI操作による医療詐欺広告とされるものには、ブルガリアのテレビ司会者と医師の肖像が使用されていたと報じられている。

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概要:
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オンラインで出回っている、AIによって操作されたとされる詐欺広告は、ブルガリアのテレビ司会者シメオン・イヴァノフ氏と医師スパース・スパスコフ氏の肖像と加工されたメディアを使用して、未登録の関節治療薬を宣伝していたようだ。両氏は関与を否定しており、報道によると、その製品は効果がないとされている。
Editor Notes: Timeline notes: This incident ID's date is based off of initial reporting from 01/17/2024. The incident ID was created 04/24/2026.

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Alleged: Voice cloning technology developers と Deepfake technology developers developed an AI system deployed by Scammers, which harmed Spas Spaskov , Simeon Ivanov , People seeking medical advice , General public of Bulgaria , General public と Epistemic integrity.
関与が疑われるAIシステム: Deepfake technology , Social media platforms と Voice cloning technology

インシデントのステータス

インシデントID
1461
レポート数
1
インシデント発生日
2024-01-17
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
人工知能詐欺:BNTのプレゼンターと医師が偽の計画に利用される
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人工知能詐欺:BNTのプレゼンターと医師が偽の計画に利用される

人工知能詐欺:BNTのプレゼンターと医師が偽の計画に利用される

bntnews.bg

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人工知能詐欺:BNTのプレゼンターと医師が偽の計画に利用される
bntnews.bg · 2024
自動翻訳済み

人工知能を用いた有名人の偽画像の作成は、すでにグローバルネットワークに蔓延しています。仮想の分身は、インターネット上でのハイブリッド戦争や詐欺の完璧な武器になりつつあります。

有名な医師と全国的なテレビ司会者が、未承認薬の詐欺的な広告に利用されました。偽画像はどのように作成され、どのように見分けることができるのでしょうか?

作成は容易になり、偽画像はますます精巧になり、見分けることはますます困難になっています。しかし、被害額はすでに数十億ユーロに達すると推定されています。有名…

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
似たようなものを見つけましたか?

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