概要: In a legal case defending Minnesota’s deepfake election misinformation law, Stanford misinformation expert Professor Jeff Hancock's affidavit allegedly cited non-existent academic sources, potentially generated by ChatGPT. The reportedly fabricated citations appear to have undermined the credibility of his testimony.
Editor Notes: Copy of expert declaration: https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.mnd.220348/gov.uscourts.mnd.220348.23.0.pdf (CASE 0:24-cv-03754-LMP-DLM Doc. 23)
Alleged: OpenAI と ChatGPT developed an AI system deployed by Jeff Hancock, which harmed Jeff Hancock , Mary Franson , Keith Ellison , Christopher Kohls と Chad Larson.
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
3.1. False or misleading information
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.
- Misinformation
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
Unintentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
誤情報の第一人者が、選挙誤報を禁止するミネソタ州の新法を擁護するために、存在しない情報源を引用したとして非難されている。
スタンフォード大学の経歴によると、スタンフォード大学ソーシャルメディアラボの創設ディレクターであるジェフ・ハンコック教授は、「人々がテクノロジーを使って欺瞞を行う方法についての研究で有名」だという。
ミネソタ州司法長官キース・エリソンの要請により、ハンコック教授は最近、選挙に影響を与えるためにいわゆる「ディープフェイク」テクノロジーの使用を禁止する新法を支…
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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