概要: 2017年、ノエル・マーティンさんは、AI技術を用いて自身の顔をポルノシーンに重ね合わせた、露骨なディープフェイク動画をオンラインで発見しました。この事件は、少なくとも2012年に同様の状況で自身の加工された静止画を初めて発見して以来、彼女が受けてきた虐待の延長でした。当初は法的保護が不十分であったにもかかわらず、彼女の活動は、オーストラリアで画像による虐待が刑事犯罪となる上で大きな役割を果たしました。
Editor Notes: Incidents 771 and 772 are closely related in terms of narrative overlap and discussion.
Alleged: Stanford University , Max Planck Institute , University of Erlangen-Nuremberg , Face2Face , FaceApp と Zao developed an AI system deployed by Unknown deepfake creators, which harmed Noelle Martin.
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
4.3. 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.
- 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
'There's deepfakes of you,' the email read. Instantly, my pulse quickened. Who was this? How did they get my email address? What was a deepfake?
As panic began to set in, I Googled the term and watched, horrified, as clips of celebrities in…
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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