概要: トランプ・ゴールデンイーグルス・プロジェクトを偽装する、AIが生成したとされる詐欺行為が報じられました。ドナルド・トランプ氏、バンク・オブ・アメリカのブライアン・モイニハンCEO、そしてイーロン・マスク氏をモデルにしたとされるディープフェイク動画は、コレクターが収集用コインを現金またはテスラ株と交換できると主張していたとされています。ベイエリア在住のベテラン投資家は、数百万ドルを稼げると信じて2,500ドルの損失を被ったと報じられています。この詐欺行為はTelegramを通じて拡散されたと報じられており、バンク・オブ・アメリカは関与を否定しています。
Alleged: Deepfake technology developers , Synthetic media generation technology developers と Synthetic audio generation technology developers developed an AI system deployed by Unknown scammers behind the Trump Golden Eagles scam , Scammers , Telegram-based financial scam network と Investment scam operators, which harmed Wesley Skelton , Tesla , SpaceX , Public trust in financial institutions , General public of the United States , General public , Epistemic integrity , Elon Musk , Donald Trump , Brian Moynihan , Bay Area residents targeted by Trump Golden Eagles scam と Bank of America.
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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ピッツバーグ、カリフォルニア州（KGO）-- 一攫千金を約束されたことで、トランプが「億万長者」になると思っていた無防備な被害者が数千ドルを失った。彼らは、大統領、バンク・オブ・アメリカのCEO、さらにはイーロン・マスクまでがゴールデン・イーグル・プロジェクトについて話しているAIビデオに騙された。ゴールデン・イーグルは、バンク・オブ・アメリカで収集価値のある愛国者の鷲を購入し、それを下取りすることで金儲けする方法だ。
ゴールデン・イーグルの価格は1羽59ドルで、下取り価格は…
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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