美国《华盛顿邮报》于12月29日深度揭示了以色列国防军在加沙地带的军事行动中，高度依赖人工智能系统的情况。报道指出，以军情报部门利用人工智能工具显著加速了军事决策过程，但这一行为导致了更多巴勒斯坦平民的伤亡。

《华盛顿邮报》特别报道《以色列为战争建造了一座“人工智能工厂”》中提到，以军信号情报部门“8200部队”主管约西·萨里埃尔研发的机器学习软件“福音”，运用数百种预测性算法，使士兵能够快速查询以军多年积累的数据池。这一系统不仅提供了加沙地带地道、火箭炮等军事目标的坐标，还通过验证后将这些信息存入“目标库”，包括哈马斯和黎巴嫩真主党相关人员及设施的精确坐标。

“福音”系统利用多种数据源，如通信信息、卫星图像、无人机和战斗机传输的信号等，以及包含手机号、社交媒体档案等信息的数据库，确保数据的全面性。情报分析员需通过至少两个不同渠道确认数据真实性，并经高级别军官和合规军事律师验证后才能录入“目标库”。

以军前高层人士透露，利用“福音”，以军能够在30分钟内判断哈马斯是否埋设火箭炮或挖通新地道，相比之前的一周时间大大缩短了工作时长。在2023年10月7日的“铁剑”行动中，以军迅速摧毁了“目标库”中的军事目标，并大量依赖“福音”提供的新目标。

以军并未掩饰对“福音”的使用，并声称该系统已协助轰炸加沙地带1.2万个目标。以色列历史学者亚当·拉兹估算，以军在密集轰炸高峰期平均每分钟可打击两个目标，速度惊人。以军前总参谋长阿维夫·科哈维也表示，“福音”赋予以军实时情报装置，使“目标库”的更新速度大幅提升。

然而，人工智能在战争中的应用也带来了诸多问题。除了“福音”，以军还利用“薰衣草”机器学习系统计算巴勒斯坦人是武装人员的概率，但这一系统也引发了担忧。以军高层收到的情报并未区分其来源，导致难以评估情报真实性。此外，阿拉伯语分析工具准确度不高，无法准确理解关键暗语。

更严重的是，人工智能在战争环境中的应用缺乏审查，可能加剧平民伤亡。在巴以冲突爆发初期，以军情报员超负荷工作，确认目标的依据标准降低，甚至有时只要目标是男性即可。此外，以军还使用过于简单的统计方法估算轰炸可能造成的平民伤亡，这种方法的准确度远不及人工估算。

以色列人权组织“打破沉默”指出，以军在本轮冲突中为杀死一名哈马斯低级别成员，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，可接受的平民伤亡代价可能呈“指数级”增加。多名专家也表示，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。