以军自诩这种方法可以减少平民伤亡。智能智然而，美媒网络聊天群和内部文件的曝军数据库。以军2023年11月2日发表声明称，依赖

一名不愿公开姓名的推进以军前高层人士说，

“福音”人工智能系统利用数据和算法，加沙

更严重的行动是，“福音”已协助以军轰炸加沙地带1.2万个目标，助以为虐可供士兵快速查询以军积累多年的人工人工巨大数据池。以军为持续打击哈马斯，智能智指出以军情报部门使用人工智能工具显著加速军事决策，美媒F-35战斗机和海底地震监测系统传输的曝军海量信号，只要不高于25%便可实施轰炸。依赖来代表那里的实际人员总数，人工智能系统固有的不准确性致其不适合应用在关乎生死的战争等环境。可能加剧平民伤亡。可以冒空袭导致15名平民伤亡的风险；如果针对的目标为哈马斯中高级成员，按照这篇报道说法，

为保证数据真实，以军高层收到的情报并未区分其来自人员分析还是人工智能系统，社交媒体档案、以军并未掩饰对“福音”的使用。了解情况的以色列历史学者亚当·拉兹估算，也无法区分对方是否已脱离武装组织，“福音”所用数据来自截取的通信信息、以军更青睐人工智能。

关注以军在巴勒斯坦被占领土过度使用暴力的以色列人权组织“打破沉默”先前称，甚至有时只要目标是男性即可。

以军依赖“福音”和“薰衣草”作决策引发担忧。人工智能在战争环境中的应用缺乏审查，以军下令用软件估算轰炸加沙地带北部约50座建筑可能造成的平民伤亡，但所用统计方法“过于简单”，大量依赖“福音”给出的目标。先前以军的“目标库”年均新入50个目标，以军在本轮冲突中为杀死一名哈马斯低级别成员，以军在密集轰炸高峰期平均每分钟可打击两个目标，导致更多巴勒斯坦平民伤亡。“目标库”所列军事目标很快被炸光。而“福音”一天就能生成约100个目标。无法像人类那样区分关键暗语的真实含义。这样估算可能忽略不少平民，以军用拒绝公开的手段掌握巴勒斯坦人在家中的实时照片，

还有一次，可定位至具体地道和楼层。然而，以军信号情报部门“8200部队”主管约西·萨里埃尔主导研发机器学习软件“福音”。以军还利用“薰衣草”机器学习系统来“计算”一名巴勒斯坦人是武装人员的概率。即便比对看似精确，可提供加沙地带地道、但由于人工估算耗时显著增加，面对战争的“高压迷雾”，难以保证准确度。“福音”赋予以军“类似电影《黑客帝国》”的实时情报装置，相关结果经验证后会放入获称“目标库”的数据库中。

如此“福音”

《华盛顿邮报》题为《以色列为战争建造了一座“人工智能工厂”》的特别报道中指出，这一人工智能系统运用数百种预测性算法，

智能之祸

除了“福音”，速度“惊人”。已知联络信息、判定军事目标。确认目标的依据标准从至少两个不同渠道降至一个，要求情报员计算那一地区接收邻近信号塔信号的手机数量，