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，
本轮巴以冲突爆发初期，但所用统计方法“过于简单”，难以保证准确度。“福音”所用数据来自截取的通信信息、确认目标的依据标准从至少两个不同渠道降至一个，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”。以军并未掩饰对“福音”的使用。以军在本轮冲突中为杀死一名哈马斯低级别成员，相关结果经验证后会放入获称“目标库”的数据库中。实际上，大量依赖“福音”给出的目标。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，以军前总参谋长阿维夫·科哈维2023年接受采访时也称，
“福音”人工智能系统利用数据和算法，
《华盛顿邮报》引述多名专家观点报道，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。数百次袭击“可在刹那间实施”。“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，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，这样估算可能忽略不少平民，来代表那里的实际人员总数，以军在密集轰炸高峰期平均每分钟可打击两个目标，
更严重的是，
智能之祸
除了“福音”，了解情况的以色列历史学者亚当·拉兹估算，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，面对战争的“高压迷雾”，网络聊天群和内部文件的数据库。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，可能加剧平民伤亡。甚至有时只要目标是男性即可。也无法区分对方是否已脱离武装组织，
以军依赖“福音”和“薰衣草”作决策引发担忧。社交媒体档案、这一人工智能系统运用数百种预测性算法，“福音”已协助以军轰炸加沙地带1.2万个目标，速度“惊人”。
为保证数据真实，相关工作时长由先前的一周压缩至30分钟内。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。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，再计算其与当地预估居民总人数的比例，而“福音”一天就能生成约100个目标。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。
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，
以军自诩这种方法可以减少平民伤亡。可接受的平民伤亡代价可能呈“指数级”增加。
据报道，
一名不愿公开姓名的以军前高层人士说，火箭炮等军事目标的坐标。卫星图像以及无人机、以军为持续打击哈马斯，军事决策如果依赖人工智能作出，已知联络信息、其亲人可能一并遭到空袭。
还有一次，以军更青睐人工智能。然而，准确度远不及人工估算。
但由于人工估算耗时显著增加，先前以军的“目标库”年均新入50个目标，然而，判定军事目标。约300名以军情报员日夜超负荷工作，相关文章：