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インシデント 979: 山東省済南市の美術館が、成人の体を持つ性的表現のある子供のようなアバターを生成・展示していたとされる

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概要:
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山東省済南市にある中国美術館は、AIが生成したバーチャルキャラクター「济南小妮儿」(済南小妮児)を展示しました。これは、大人の女性の体に子供のような顔を持ち、挑発的な動きをするキャラクターです。この展示は世論の激しい批判を招き、批評家は児童を性的に描写していると非難し、展示の撤去を求めました。美術館側は展示を擁護し、厳格な審査を受けたと述べましたが、これがさらなる反発を招きました。

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Alleged: Unknown AI image generator technology developer developed an AI system deployed by Jinan Art Museum, which harmed General public of China と Visitors to Jinan Art Museum.
関与が疑われるAIシステム: Unknown AI image generator

インシデントのステータス

インシデントID
979
レポート数
1
インシデント発生日
2025-03-05
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
 

1.2. Exposure to toxic content

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. Discrimination and Toxicity

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顔は子供だけど体は大きい?呂美術館の「AI仮想画像」の発売が批判され、一部の人々は「すぐに棚から外すべきだ」と叫んだ。
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顔は子供だけど体は大きい?呂美術館の「AI仮想画像」の発売が批判され、一部の人々は「すぐに棚から外すべきだ」と叫んだ。

顔は子供だけど体は大きい?呂美術館の「AI仮想画像」の発売が批判され、一部の人々は「すぐに棚から外すべきだ」と叫んだ。

udn.com

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顔は子供だけど体は大きい?呂美術館の「AI仮想画像」の発売が批判され、一部の人々は「すぐに棚から外すべきだ」と叫んだ。
udn.com · 2025
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山東省済南美術館は先日、AI仮想画像「済南の少女」を展示し、物議を醸した。ネットユーザーが投稿した動画によると、AI画像は少女の顔をしているが、成人女性の体をデザインしているという。インタラクション中、「済南の少女」は体をよじったりくねらせたりしており、一目見て不快感を覚えた人が多かった。AI画像が児童を性的に刺激しているのではないかと疑問を呈し、当局に早急に撤去するよう求めた。美術館側は、展示前にすべての作品を厳しく審査していると回答したが、ネットユーザーからは再び苦情が寄…

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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