概要: Throughout 2024, schools in Australia dealt with a significant rise and proliferation of non-consensual deepfake pornography of students. Often, male students are reported to use "nudify" apps such as Undress AI with images of their classmates and teachers. Many of the sites have remained legal and accessible to minors, who in turn are using the sites to generate pornography of their peers.
Alleged: Undress AI と Unknown deepfake technology developers developed an AI system deployed by Australian students と Unknown deepfake creators, which harmed Australian students と Australian children.
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
「無料で誰でもヌードが見れます」と、このウェブサイトのキャッチフレーズは言う。
「服を塗りつぶし、年齢と体型を設定するだけで、数秒でディープヌードが完成します。」
親会社によると、毎日10万人以上が「Undress AI」ウェブサイトを利用している。ユーザーは写真をアップロードし、「ヌード」、「BDSM」、「セックス」などの写真設定や、「5歳引き算」などの年齢オプションから選択する。年齢オプションには、AIを使用して被写体を5歳若く見せる「5歳引き算」が含まれる。
その結果、…
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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