概要: 中国出身の俳優で、中国人民政治協商会議（政協）委員でもあるジン・ドン氏は、ディープフェイク技術を用いて自身になりすます犯罪者について警告を発した。報道によると、詐欺師たちはドン氏の肖像や声を模倣し、高齢者を騙して詐欺行為を行っているという。ジン・ドン氏は警告に加え、AIの悪用を抑制するための法整備と技術規制の導入を訴えている。
Alleged: Unknown deepfake technology developers と Unknown voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Scammers impersonating Jin Dong と Unknown scammers, which harmed Fans of Jin Dong , Elderly individuals , General public of China と Elderly individuals in China.
関与が疑われるAIシステム: Unknown deepfake apps と Unknown voice cloning technology
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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[#ジン・ドンがAIの本物と偽物のジン・ドンに反応#] 政治協商会議委員で俳優のジン・ドンは、2025年全国人民代表大会と中国人民政治協商会議中に起きた「AIの本物と偽物のジン・ドン」現象に反応し、犯罪者がAI変顔技術を使って彼のイメージと声を偽造し詐欺を働き、一部の視聴者に重大な財産的または精神的損失を与えたと指摘した。彼はAI技術の悪用を抑制するために法律や技術規制を通じてルールを確立するよう求めた。 この事件はネットユーザーの間で大きな反響を呼び、「在宅高齢者が騙された…
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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