概要: マイケル・スミスは、AI生成楽曲と偽のストリーミングアカウントを用いて、大手音楽プラットフォームから1,000万ドル以上の著作権料を詐取した容疑で逮捕されました。スミスは数十万曲もの楽曲を作成し、ボットを用いてストリーミング回数を人為的に増加させることで、詐欺検出システムを回避していました。この計画は、楽曲の急速な生成とストリーミングの異常に関する疑惑が浮上したことで発覚しました。
Alleged: Unknown AI music company developed an AI system deployed by Michael Smith, which harmed Spotify , Music streaming services , Apple Music と Amazon Music.
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
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ストリーミング詐欺は、今日のAI時代においてこれまで以上に深刻な問題となっており、米国で初めて提起された訴訟は、この問題を改めて浮き彫りにしています。
ストリーミング詐欺は、音楽業界にとって長年の課題でした。しかし今、AIの普及により、より大規模な詐欺が可能になっています。業界にとって画期的な出来事として、この問題が初めて米国の法廷で審理されることになりました。
ノースカロライナ州在住のマイケル・スミスは、罪を認めました。有罪](https://www.justice.go…
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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