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インシデント 669: 2024年2月のインドネシア選挙を前に、亡きスハルトのディープフェイク画像が拡散

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概要:
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2024年2月のインドネシア総選挙を前に、ゴルカル党は故インドネシアの独裁者スハルト氏のAIディープフェイク動画を制作・拡散しました。スハルト氏の功績を想起させることで有権者の認識に影響を与えることを目的としたこの動画は、世論操作を企み、故人の肖像を政治的利益のために悪用しました。この事件は、政治的ディープフェイクが説得力のある誤情報を生み出しているもう一つの例です。

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組織

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推定: Golkar Partyが開発し提供したAIシステムで、Indonesian electorate と Democratic integrityに影響を与えた

インシデントのステータス

インシデントID
669
レポート数
1
インシデント発生日
2024-02-11
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
 

4.1. Disinformation, surveillance, and influence at scale

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 OccurrenceAI ‘resurrects’ long dead dictator in murky new era of deepfake electioneering
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AI ‘resurrects’ long dead dictator in murky new era of deepfake electioneering

AI ‘resurrects’ long dead dictator in murky new era of deepfake electioneering

edition.cnn.com

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AI ‘resurrects’ long dead dictator in murky new era of deepfake electioneering
edition.cnn.com · 2024

A once-feared army general, who ruled Indonesia with an iron fist for more than three decades, has a message for voters ahead of upcoming elections – from beyond the grave.

“I am Suharto, the second president of Indonesia,” the former gener…

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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