概要: 韓国の総選挙を前に、少なくとも129件のディープフェイク動画と画像が検出されたと報じられており、これは新しい選挙法に違反するものでした。これらのAI生成ディープフェイクは、世論を欺き、操作するために利用されたため、中央選挙管理委員会による取り締まりが行われました。
推定: Unknown political operatives と Unknown political groupsが開発し提供したAIシステムで、Yoon Suk-yeol , Korean voters , Journalism , Electoral integrity と Democracyに影響を与えた
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
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.
- 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
With less than 50 days remaining until Korea's parliamentary elections in April, concerns over the proliferation of artificial intelligence (AI)-generated deepfake videos and images are mounting, prompting heightened vigilance from election…
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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