Journal des citations pour l'incident 793

Description: 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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Statistiques d'incidents

ID
793
Nombre de rapports
5
Date de l'incident
2024-07-01
Editeurs
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Human

Timing

Post-deployment

Intent

Intentional

L’intelligence artificielle, un « ami » pour les élèves des écoles publiques, tombe à plat
nytimes.com · 2024
Traduit par IA

Une plateforme d'intelligence artificielle appelée Ed était censée être un « ami éducatif » pour un demi-million d'élèves des écoles publiques de Los Angeles. Dans des conversations écrites, Ed orienterait les élèves vers des ressources aca…

Le LAUSD abandonne son chatbot IA très médiatisé pour aider les étudiants après l'effondrement de l'entreprise qui l'a fabriqué
latimes.com · 2024
Traduit par IA

Un chatbot IA très vanté --- conçu sur mesure pour aider les étudiants à réussir sur le plan scolaire et les parents à naviguer dans les complexités des écoles publiques de Los Angeles --- a été désactivé après que l'entreprise qui l'a créé…

Le PDG d'une start-up spécialisée dans l'intelligence artificielle accusé d'avoir escroqué des investisseurs
justice.gov · 2024
Traduit par IA

Damian Williams, procureur des États-Unis pour le district sud de New York, et James E. Dennehy, directeur adjoint en charge du bureau extérieur de New York du Federal Bureau of Investigation (« FBI »), ont annoncé aujourd'hui la levée des …

Le fondateur d'une start-up qui a vendu un chatbot à des écoles est accusé de fraude
nytimes.com · 2024
Traduit par IA

La fondatrice d'une start-up d'intelligence artificielle axée sur l'éducation a été arrêtée et accusée d'avoir escroqué ses investisseurs, d'avoir menti sur les bénéfices de l'entreprise et d'avoir faussement prétendu que certains des plus …

Le fondateur d'un chatbot éducatif basé sur l'IA accusé d'avoir escroqué des investisseurs de 10 millions de dollars
usatoday.com · 2024
Traduit par IA

Le fondateur d'une start-up d'intelligence artificielle, promue pour renforcer la communication entre les districts scolaires et les familles, a été arrêté pour avoir escroqué des investisseurs.

Joanna Smith-Griffin, fondatrice et PDG de Al…

Variantes

Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.

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