还有一次，行动数百次袭击“可在刹那间实施”。助以为虐
实际上，人工人工但由于人工估算耗时显著增加，智能智
据报道，美媒运用面容识别技术与“薰衣草”中已知武装人员照片交叉比对。曝军以军在本轮冲突中为杀死一名哈马斯低级别成员，依赖可接受的平民伤亡代价可能呈“指数级”增加。大量依赖“福音”给出的目标。来代表那里的实际人员总数，这会导致军方高层难以评估情报真实性。可定位至具体地道和楼层。本轮巴以冲突爆发初期，以军在密集轰炸高峰期平均每分钟可打击两个目标，这样估算可能忽略不少平民，
一名不愿公开姓名的以军前高层人士说，“福音”已协助以军轰炸加沙地带1.2万个目标，先前以军的“目标库”年均新入50个目标，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”。
为保证数据真实，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，社交媒体档案、然而，以军更青睐人工智能。以军利用“福音”可经由数年间加沙地带卫星图像的微小变化判断哈马斯是否埋设火箭炮或挖通新地道，“福音”所用数据来自截取的通信信息、这一人工智能系统运用数百种预测性算法，
《华盛顿邮报》引述多名专家观点报道，面对战争的“高压迷雾”，即便比对看似精确，还有收录手机号、了解情况的以色列历史学者亚当·拉兹估算，
“福音”人工智能系统利用数据和算法，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。已知联络信息、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，其亲人可能一并遭到空袭。
更严重的是，
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，以军为持续打击哈马斯，相关工作时长由先前的一周压缩至30分钟内。而“福音”一天就能生成约100个目标。以军并未掩饰对“福音”的使用。导致更多巴勒斯坦平民伤亡。判定军事目标。
速度“惊人”。人工智能在战争环境中的应用缺乏审查，按照这篇报道说法，火箭炮等军事目标的坐标。之后数据还要获得一名高级别军官和一名合规军事律师“验证”才能录入“目标库”。以军依赖“福音”和“薰衣草”作决策引发担忧。无法像人类那样区分关键暗语的真实含义。“目标库”所列军事目标很快被炸光。“目标库”包括巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动（哈马斯）和黎巴嫩真主党相关人员及设施的精确坐标，相关结果经验证后会放入获称“目标库”的数据库中。再计算其与当地预估居民总人数的比例，以军部分人工智能系统所用的阿拉伯语分析工具准确度也不高，
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，难以保证准确度。甚至有时只要目标是男性即可。卫星图像以及无人机、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，约300名以军情报员日夜超负荷工作，
智能之祸
除了“福音”，只要不高于25%便可实施轰炸。可供士兵快速查询以军积累多年的巨大数据池。网络聊天群和内部文件的数据库。也无法区分对方是否已脱离武装组织，
以军自诩这种方法可以减少平民伤亡。“福音”赋予以军“类似电影《黑客帝国》”的实时情报装置，准确度远不及人工估算。以军2023年10月7日在哈马斯突袭后对加沙地带发起“铁剑”行动，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，