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インシデント 797: Teenager Makes Deepfake Pornography of 50 Girls at Bacchus Marsh Grammar School in Australia

概要: At Bacchus Marsh Grammar, a school in Victoria state in Australia, an adolescent male made deepfake pornography of 50 girls, ages 9 to 12. He then allegedly uploaded the pictures to Instagram, and others subsequently shared them on Snapchat.

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Alleged: Unknown deepfake technology developer developed an AI system deployed by Unnamed adolescent male , Instagram users と Snapchat users, which harmed Bacchus Marsh Grammar students と Bacchus Marsh Grammar girls.

インシデントのステータス

インシデントID
797
レポート数
5
インシデント発生日
2024-06-07
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
 

4.3. 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 Occurrence+1
バッカス・マーシュ・グラマー高校の女子生徒50人がAIによる偽ヌードの標的に
+1
バッカス・マーシュ・グラマー:50人の女子生徒がAIによる偽の露骨な写真スキャンダルの標的になったとされ、男子生徒が逮捕される
吐き気を催すようなディープフェイクヌードは、女性蔑視が AI やエリート主義と交差すると、少女たちが傷つくことを再び示している | Van Badham
バッカス��・マーシュ・グラマー高校の女子生徒50人がAIによる偽ヌードの標的に

バッカス・マーシュ・グラマー高校の女子生徒50人がAIによる偽ヌードの標的に

smh.com.au

メルボルンの学校でのAIによるわいせつな写真スキャンダルで50人の女子生徒が標的にされたことに対し保護者が反応

メルボルンの学校でのAIによるわいせつな写真スキャンダルで50人の女子生徒が標的にされたことに対し保護者が反応

sbs.com.au

バッカス・マーシュ・グラマー:50人の女子生徒がAIによる偽の露骨な写真スキャンダルの標的になったとされ、男子生徒が逮捕される

バッカス・マーシュ・グラマー:50人の女子生徒がAIによる偽の露骨な写真スキャンダルの標的になったとされ、男子生徒が逮捕される

theguardian.com

バッカス・マーシュ・グラマーの生徒の「信じられないほど生々しい」偽画像に保護者が激怒

バッカス・マーシュ・グラマーの生徒の「信じられないほど生々しい」偽画像に保護者が激怒

abc.net.au

吐き気を催すようなディープフェイクヌードは、女性蔑視が AI やエリート主義と交差すると、少女たちが傷つくことを再び示している | Van Badham

吐き気を催すようなディープフェイクヌードは、女性蔑視が AI やエリート主義と交差すると、少女たちが傷つくことを再び示している | Van Badham

theguardian.com

バッカス・マーシュ・グラマー高校の女子生徒50人がAIによる偽ヌードの標的に
smh.com.au · 2024
自動翻訳済み

ビクトリア州の地方私立学校の女子生徒50人の偽のヌード画像がソーシャルメディアで共有された後、10代の男性が逮捕された。

バッカス・マーシュ・グラマー校の9年生から12年生の女子生徒の顔が、人工知能によって生成されたヌード画像に使用され、インスタグラムに投稿され、その後、生徒たちがスナップチャットで共有したことを学校が確認した。

ケビン・リチャードソン校長代理は、学校は娘たちの偽のヌード画像が大量に作成されたと保護者から知らされ、その報告が警察に渡されたと述べた。

ビクトリア…

メルボルンの学校でのAIによるわいせつな写真スキャンダルで50人の女子生徒が標的にされたことに対し保護者が反応
sbs.com.au · 2024
自動翻訳済み

クラスメートのソーシャルメディアの写真が「切り刻まれ」、偽のヌード画像にされた16歳の少女の母親は、娘がそれをオンラインで見た時、嘔吐したと語った。

トラウマセラピストのエミリーさんは姓を明かさなかったが、土曜日の夜、バッカス・マーシュ・グラマーの生徒の写真がAIを使って操作されていたことを知ったと語った。

同校の約50人の女子生徒が、加工された画像に含まれていた。

「娘を外泊から迎えに行ったら、娘はとても動揺していて、嘔吐していて、信じられないほど生々しかった」とエミリーさ…

バッカス・マーシュ・グラマー:50人の女子生徒がAIによる偽の露骨な写真スキャンダルの標的になったとされ、男子生徒が逮捕される
theguardian.com · 2024
自動翻訳済み

10代の少年が逮捕され、その後釈放された。これは、地方のビクトリア州にある私立学校の女子生徒約50人の肖像を使用して、「切り取られた」「信じられないほど生々しい」と表現される偽の露骨な画像がソーシャルメディアで流布されたとされる事件である。

バッカス・マーシュ・グラマー校の校長アンドリュー・ニール氏はABCに対し、約50人の女子生徒が標的にされたと語った。

ヌード画像は人工知能とソーシャルメディアサイトから取得した女子生徒の顔写真を使用して作成されたようで、その後オンラインで…

バッカス・マーシュ・グラマーの生徒の「信じられないほど生々しい」偽画像に保護者が激怒
abc.net.au · 2024
自動翻訳済み
  • 要約: ある親は、オンラインで出回っているバッカス・マーシュ・グラマーの生徒の露骨な偽画像について「吐き気がする」と述べた。
  • AI画像について苦情が寄せられた後、10代の少年が逮捕され、さらなる調査を待って釈放された。
  • 次は? サイバー専門家は、サイバーの安全性について子供たちを教育するために学校でさらに多くのことが行われることを望んでいる。

バッカス・マーシュ・グラマーに娘が通っている女性は、オンラインで出回っている生徒の偽のヌード画像に吐き気を催したと語った。

メルボ…

吐き気を催すようなディープフェイクヌードは、女性蔑視が AI やエリート主義と交差すると、少女たちが��傷つくことを再び示している | Van Badham
theguardian.com · 2024
自動翻訳済み

ビクトリア州バッカス・マーシュ・グラマースクールの10代の私立男子生徒が50人の女子生徒の「信じられないほど生々しい」ディープフェイク画像を配布した疑いで逮捕された。この事件は、私たちが悲惨なことに解くことができていない、テクノリバタリアニズム、排他性、女性蔑視の三つ巴の結び目を象徴している。

女子生徒の特徴的な特徴はソーシャルメディアの写真から切り取られ、その後AI「ヌード化」アプリが残りの部分を行ったようだ。少年は、その結果得られた合成画像をソーシャルメディアで共有したと…

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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