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インシデント 299: Japanese Porn Depixelated by Man using Deepfake

概要: A man allegedly unblurred, using deepfake technology, pixelated pornographic images and videos of pornographic actors, which violated Japan’s obscenity law requiring images of genitalia to be obscured.

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Alleged: unknown developed an AI system deployed by Masayuki Nakamoto, which harmed Japanese pornographic actors.

インシデントのステータス

インシデントID
299
レポート数
1
インシデント発生日
2020-12-15
エディタ
Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, 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
 

Human

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

Incident OccurrenceMan Arrested for Uncensoring Japanese Porn With AI in First Deepfake Case
Man Arrested for Uncensoring Japanese Porn With AI in First Deepfake Case

Man Arrested for Uncensoring Japanese Porn With AI in First Deepfake Case

vice.com

Man Arrested for Uncensoring Japanese Porn With AI in First Deepfake Case
vice.com · 2021

Japanese police on Monday arrested a 43-year-old man for using artificial intelligence to effectively unblur pixelated porn videos, in the first criminal case in the country involving the exploitative use of the powerful technology.

Masayuk…

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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