Registro de citas para el Incidente 793

Description: The Los Angeles Unified School District's $6 million investment in developing an AI chatbot "Ed," which was designed to provide academic and mental health support to students, failed when the contracted start-up, AllHere, collapsed due to financial difficulties. AllHere's collapse also affected other school district clients, such as Prince George’s County in Maryland. Joanna Smith-Griffin, the founder of AllHere, is reported to have been fired in June 2024. On November 19th, 2024, she was arrested and charged with multiple counts of fraud.

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Alleged: AllHere developed an AI system deployed by Los Angeles Unified School District (LAUSD) , AllHere y Alberto Carvalho, which harmed Los Angeles Unified School District (LAUSD) , Taxpayers , Prince George's County students , Prince George’s County Public Schools , Prince George's County parents , Los Angeles students y Los Angeles parents.

Estadísticas de incidentes

793

Cantidad de informes

Fecha del Incidente

2024-07-01

Editores

Daniel Atherton

Informes del Incidente

Cronología de Informes

$La inteligencia artificial como “amigo” de los estudiantes de las escuelas públicas fracasa$

La inteligencia artificial como “amigo” de los estudiantes de las escuelas públicas fracasa

nytimes.com

Fundador de startup que vendió un chatbot con inteligencia artificial a escuelas es acusado de fraude

nytimes.com

$La inteligencia artificial como “amigo” de los estudiantes de las escuelas públicas fracasa$

nytimes.com · 2024

Traducido por IA

Se suponía que una plataforma de IA llamada Ed sería un "amigo educativo" para medio millón de estudiantes en las escuelas públicas de Los Ángeles. En chats escritos, Ed dirigiría a los estudiantes hacia recursos académicos y de salud menta…

nytimes.com · 2024

Traducido por IA

La fundadora de una start-up de inteligencia artificial enfocada en la educación fue arrestada y acusada de estafar a sus inversores, mentir sobre las ganancias de la empresa y afirmar falsamente que algunos de los distritos escolares más g…

Variantes

Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.