从数据收集到决策，警察资金中隐藏着一座金矿。作者：韦布·赖特 2026年7月16日，世界时间上午11:00 我站在德克萨斯州沃斯堡市中心一个巨大的玻璃砖石结构前。成千上万的人聚集在里面，观看被称为“数字时代警务的未来”的活动。作为媒体，我被禁止进入，但从多个附近的地点，我与参与者会面，他们告诉我里面正在销售什么。我了解到，人工智能正在威胁到美国警务的核心。今年国际警察首席协会（IACP）技术大会上，人工智能的承诺集中在自动化工作中的常规部分，这些部分恰好是法律程序中的关键步骤。这与近年来对企业进行的销售宣传类似：让机器处理繁琐的工作，以便您可以专注于更有意义的任务。然而，在执法中，自动化看似无害的“忙碌工作” - 比如花时间认真填写警察报告或审查嫌疑人的案件历史 - 对人们的生活可能带来巨大的后果。在今年五月的会议展示厅中，提供的人工智能产品包括面部识别摄像头、自动车牌识别系统、身体摄像头、处理非紧急911电话的聊天机器人、枪声检测平台、无人机和报告写作工具。随着全国在考量执法与实际的人类警察存在脱节，行业依然在不断接受自动化。警察部门的决策过程正越来越多地交给算法。现在，一大批科技初创企业将人工智能出售给警察，作为一种自动化的空中交通控制系统，一个中心化的数字大脑，可以处理现在正由其他监控和自动化工具收集的大量数据，而这些工具恰好是那些公司所销售的。同样，警察对于这些销售宣传并不一定感到兴奋。乔治亚州布鲁克黑文的警察队长阿布伦·阿亚娜对我说：“很多都是销售噱头，并没有真正兑现承诺。”由于缺乏全面的联邦监督或行业标准——并且由于技术本身的新颖性——像阿亚娜这样的执法官员通常别无选择，只能相信公司的保证，他们的产品是安全的且按广告宣传的那样工作。警察部门几十年来一直利用技术来分析数据，并理论上在现场做出更明智的决策。在一些臭名昭著的案例中，这完全适得其反。例如，CompStat 和 PredPol（分别是“计算机比较统计”和“预测警务”的缩写）是两个早期实验，试图通过使用所谓的无偏统计数据来减少容易出错的人类判断。相反，它们加剧了它们原本旨在解决的那些问题。但是，尽管这些早期实验未能迎来支持者所希望的无偏警务新时代，人类仍然在最后的决策上把握主动。新一波人工智能产品背后的销售宣传是，过去的错误是由于缺乏客观、实时的数据造成的。理论上，人工智能现在可以通过增加收集的公共安全数据量和分析水平来弥补这个差距。然而，许多公共安全倡导团体和法律专家警告说，黑箱算法涌入执法领域将削弱透明度和问责制，而此时公众对警方的信任已经非常脆弱。曾任FBI网络犯罪特别探员的杰森·特鲁皮告诉我，警方在海量数据中苦苦挣扎。特鲁皮穿着一副Meta Ray-Ban智能眼镜，快速而兴奋地说，句子中夹杂着企业的流行词。他在2020年底共同创立了ForceMetrics，这是一家软件公司，提供“由人工智能驱动的决策辅助平台，使公共安全机构能够实时提升运营效率，更好地服务于社区”，正如其LinkedIn页面所描述的那样。根据特鲁皮的说法，过去二十年间，警察部门使用的所有记录保持系统，从紧急呼叫日志到假释记录档案再到身体摄影机录像数据库，造成了沉重的信息超载。“警察部门使用的所有记录系统本质上都是过时的，”他说。“我们根本不使用‘p’这个词，因为它失败了。”ForceMetrics为警察部门提供一个名为Velocity的平台，“利用人工智能将大量的公共安全数据转化为清晰、可供行动的见解”，根据该公司的官方网站。在警察科技行业的术语中，Velocity被称为实时犯罪中心，或RTCC。