Incidente 793: AllHere's Chatbot 'Ed' Fails and Costs Los Angeles Unified School District $6 Million

Descripción: The Los Angeles Unified School District invested up to $6 million in developing the AI chatbot "Ed," meant to provide academic and mental health support for students. The chatbot allegedly failed to meet expectations, and the project collapsed when AllHere, the contracted start-up, faced financial difficulties. Prince George's County Public Schools in Maryland was also affected. Founder Joanna Smith-Griffin was removed as CEO in June 2024 and later arrested on fraud charges.
Editor Notes: Reconstructing the reported timeline of events for this incident: (1) 2016: AllHere is founded by Joanna Smith-Griffin to help schools address chronic absenteeism through automated text messaging. (2) 2020: AllHere acquires technology developed by economist Peter Bergman, enabling "nudges" to parents via text messages. (3) 2021: AllHere expands its marketing, claiming to serve 9,100 schools across 36 states, and shifts focus toward "A.I.-powered intuitive chatbots." (4) June 20, 2023: AllHere signs a $6 million dollar contract with Los Angeles Unified School District (LAUSD) to develop the Ed chatbot for student academic and mental health support. (5) Mid-April 2024: LAUSD superintendent Alberto Carvalho promotes Ed at a major tech conference, describing it as a transformative A.I. platform. (6) June 14, 2024: AllHere announces furloughs for most employees, citing financial difficulties. (7) June 18, 2024: Prince George’s County Public Schools in Maryland is informed that AllHere can no longer provide its services. (8) July 2024: AllHere files for Chapter 7 bankruptcy, liquidating its assets. (9) November 19, 2024: Joanna Smith-Griffin is arrested and charged with multiple counts of fraud related to false claims made to investors and school districts.

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Estadísticas de incidentes

ID
793
Cantidad de informes
5
Fecha del Incidente
2024-07-01
Editores
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Human

Timing

Post-deployment

Intent

Intentional

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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.

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