Incident 1103: Un prétendu outil d'examen des contrats DOGE cité dans des rapports faisant état d'erreurs de jugement liées à l'IA dans les coupes budgétaires du VA
Description: Un prétendu outil d'IA utilisant des LLM a été déployé pour classer les contrats du ministère des Anciens Combattants comme non durables, sur la base d'un texte restreint et de critères simplifiés. Le système aurait généré des valeurs hallucinantes et signalé des services de santé et de recherche critiques comme devant être annulés. Au moins deux douzaines de contrats signalés auraient été résiliés par la suite.
Entités
Voir toutes les entitésPrésumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Department of Government Efficiency , DOGE , Sahil Lavingia , Custom LLM-based contract classifier ("Munchable" tool) et OpenAI large language models, a endommagé Department of Veterans Affairs (VA) , Veterans , Veterans receiving care through the VA , VA clinical and research staff et VA contractors.
Systèmes d'IA présumés impliqués: Custom LLM-based contract classifier ("Munchable" tool) et OpenAI large language models
Statistiques d'incidents
ID
1103
Nombre de rapports
2
Date de l'incident
2025-03-18
Editeurs
Daniel Atherton
Rapports d'incidents
Chronologie du rapport
Alors que l'administration Trump s'apprêtait à annuler des contrats du ministère des Anciens Combattants cette année, les responsables se sont tournés vers un ingénieur logiciel sans expérience dans le domaine de la santé ou du gouvernement…
Le Département de l'Efficacité Gouvernementale (DOGE) a développé un outil d'intelligence artificielle (IA) pour identifier les contrats inutiles au sein du Département des Anciens Combattants (VA), dans le but de réduire les coûts. Cependa…
Variantes
Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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