大卫·劳伦斯在哈佛法学院学习时，校园内发生了一起涉及警察的枪击事件，引发了对警方行为的激烈争论。意识到大多数警务错误发生在警察无法即时获取部门规则时，劳伦斯退学以利用人工智能解决这个问题。他与共同创始人阿米特·帕坦卡（哈佛MBA和前谷歌工程师）以及迈克尔·格罗普曼（退役波士顿警察副局长）合作，推出了蓝声——一家位于波士顿的人工智能初创公司，旨在为前线的警察提供实时政策指导。三年后，蓝声成功融资600万美元，由SignalFire和Las Olas VC主导。现在，来自25个州的225个县机构的警官每天依赖这一工具，以确保他们的行为遵循部门规章——劳伦斯将这个平台比作律师广泛使用的哈维（Harvey）AI工具，或类似于医生使用的OpenEvidence工具。劳伦斯在接受TechCrunch采访时表示：“当一名警官做出决定时，他们基本上是根据他们记住的成千上万页的法律、政策、市政条例和州法律进行判断。”在蓝声诞生之前，一名无法记起某项具体规程的警官——比如在犯罪现场要求的确切第七步——几乎没有良好的选择：翻阅一本15000页的手册，在半夜叫醒上司，或者使用像谷歌或ChatGPT这样的通用工具，这些工具缺乏针对警务的特定培训。劳伦斯指出，传统方法耗时过长，而消费级人工智能模型的错误率高达30%。蓝声表示它能解决这个问题，因为它经过训练，基于部门特定的法律、地方条例、规程和指南，而这些是一般AI工具无法在公共互联网获取的。该平台还在活跃的枪击事件中为警察提供实时的学校地图。如今，蓝声每分钟回答一个问题。劳伦斯表示，警察能够信赖这个工具，因为它总是直接指向原始法规，而不仅仅是像ChatGPT那样生成一个答案。该工具并不支配行动，而是提供法律，最终的决定权仍在警察手中，他们会将其与自己的现场经验结合。劳伦斯表示，过去一年，蓝声客户基础增长了十倍，因为警察部门看到了具体结果，包括犯罪减少和更少的操作争议。根据劳伦斯的说法，蓝声日前帮助预防了一起绑架案，一名新任警员发现一名男子正在逼迫一名年轻女孩上他的车。由于不确定他是否有法律依据干预，该警官咨询了蓝声应用。该应用立即确认该情况符合“儿童诱拐”的法律标准——这是一个涵盖对未成年人的犯罪诱导企图的犯罪——给予他立即采取行动的权限。在另一个实例中，蓝声提醒一位部门首长，他无法在收到枪击后不先获得第三方心理健康评估即将警员恢复到现职。该初创公司的竞争对手是获得PE支持的Lexipol，它最近还开发了帮助侦探解决冷案的功能。在警察使用人工智能（如Flock Safety的车牌监控系统）受到越来越多批评的时刻，劳伦斯希望蓝声能证明适当部署的人工智能可以在不牺牲公民权利的前提下带来公共安全的益处。劳伦斯曾为康涅狄格州州长内德·拉蒙特工作，培养了对公共服务的深厚热情，并表示对离开法学院没有 regrets。“这是我能够做的最好的事情，也是我潜在影响最大的事情，”他说。上图，从左到右：迈克尔·格罗普曼，大卫·劳伦斯和阿米特·帕坦卡。通过我们文章中的链接购买时，我们可能会获得少量佣金。这不影响我们的编辑独立性。玛丽娜·特姆金是TechCrunch的风险投资和初创公司记者。在加入TechCrunch之前，她曾为PitchBook和风险资本期刊撰写有关风险投资的文章。在她职业生涯的早期，玛丽娜是一名金融分析师，并获得了CFA特许资格。您可以通过发送电子邮件至marina.temkin@techcrunch.com或通过Signal加密消息+1 347-683-3909与玛丽娜联系或验证联系。查看个人简介