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Cuatro hombres han sido arrestados en Japón bajo sospecha de ejecutar un esquema de inversión criptográfico fraudulento impulsado por IA.
Grupo en Japón acusado de recaudar $ 54 millones
En un caso de fraude único en su tipo, la policía japonesa arrestó a cuatro hombres por supuestamente administrar un fondo de comercio de cifrado falso en Japón.
De acuerdo a una informe por la publicación japonesa Asahi Shimbun, el grupo recaudó fondos para un fondo de comercio de criptomonedas falso impulsado por inteligencia artificial en la región de Aichi del país.
Llamándose a sí mismos el Proyecto Oz, el grupo supuestamente hizo falsas promesas de apalancamiento inteligencia artificial para comerciar con criptomonedas, prometiendo rendimientos muy altos.
El grupo está acusado de realizar seminarios y crear un grupo en la aplicación de mensajería LINE para solicitar inversiones. Supuestamente ofrecieron una ganancia mensual del 60% o 2,5 veces el monto principal en cuatro meses.
Por sus falsas promesas, el grupo supuestamente planteó 6.000 millones de yenes (54,3 millones de dólares estadounidenses) de unos 20.000 inversores en todo Japón para el plan.
Parece que el plan de inversión ha estado funcionando durante algunos años. Según el informe, la policía ha estado investigando el caso desde septiembre de 2019, cuando los inversores presentaron denuncias por primera vez en Nagoya.
Los fraudes y estafas relacionados con las criptomonedas son una ocurrencia común, en parte debido a la naturaleza no regulada de la clase de activos. Desde octubre de 2020, los casos de fraude criptográfico han aumentado en más de 1.000%.
En este caso, el grupo está acusado de usar IA para su esquema, que es menos común con otras estafas criptográficas. Mientras que las empresas utilizan Motores de IA para tomar decisiones comerciales, rara vez ofrecen los mismos rendimientos que supuestamente prometió el Proyecto Oz. En realidad, la mayoría de los fondos basados en IA brindan un rendimiento anualizado de hasta 20 a 30%, sin perjuicio de los riesgos potenciales de pérdidas por condiciones de mercado adversas.
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