Ring 创始人探讨了如何利用人工智能 (AI) 提升社区安全，其核心理念是将 AI 打造为“数字保安”，通过智能识别与异常检测，减少无效警报并促进邻里协作以降低犯罪率。面对隐私泄露和技术乌托邦的质疑，他强调用户对自己的视频数据拥有 绝对的控制权。最终，他认为在提升安全的同时，建立一个可追溯、防篡改的 数字证据链 至关重要，以应对技术滥用和虚假信息的挑战。
与警方的合作关系
Ring 并非主动向警方提供视频，而是建立了一个让执法机构可以 请求 视频的平台。
- 当社区发生事件时，警方可以通过平台向附近的 Ring 用户发起视频请求。
- 用户（即“邻居”）可以 完全匿名地 决定是否要分享自己的录像。
- 选择不参与的用户，其决定不会被任何人知晓。
- 这一模式旨在取代警察上门敲门询问的传统方式，使其更高效、更舒适，并留下了 可审计的数字记录。
AI 作为“数字邻里保安”
Siminoff 将理想中的安全社区比作一个拥有无限资源的社区，每个家庭都配有经验丰富的保安，他们了解家庭的一切动态。AI 的目标就是以数字化的方式实现这种 深度知晓和协作 的能力。
当被问及这样一个“每个街角都有私人警察”的社区是否会令人感到压抑时，Siminoff 承认这听起来可能像一个反乌托邦。
然而，他反驳说，这并非关于恐惧，而是关于：
- 提升犯罪成本: 让社区变得不再是犯罪分子的有利可图之地。
- 创造安全环境: 让孩子们可以在更安全的环境中成长。
- 协作而非监视: 重点在于邻里之间在需要时能够有效协作，比如共同寻找一只走失的狗。
AI 的进化：超越“移动侦测”
传统的智能摄像头充斥着大量的“移动侦测”警报，这些信息往往是无用的噪音。AI 的真正价值在于为用户提供 情境和智能。
- AI 的角色是 “副驾驶”或“助理”，它能帮助用户从海量数据中筛选出真正需要关注的信息。
- 它不再是简单地报告“车、狗、人”，而是能判断出何时应该提醒你：“嘿，看看这个，这件事值得你现在关注。”
- 通过这种方式，AI 帮助用户做出更好的决策，促进更有效的邻里协作。
用户控制权与隐私边界
Siminoff 强调，Ring 的系统建立在一个核心原则之上：用户对自己的数据拥有百分之百的控制权。
- 是否参与任何形式的数据共享，完全由用户自己决定。
- 新功能如 “Familiar Faces”（熟悉面孔）旨在提升个人体验，例如，当家人回家时，系统可以识别并 不发送 警报。这种识别在设备本地进行，并不与外部数据库相连。
- 其威慑作用主要来自 异常检测 和 社区意识 的提升，而非将人脸识别信息实时发送给警方。当有人在家门口徘徊时，房主能够立即通过门铃对话，这种“在场感”本身就是一种有效的威慑。
建立可信的数字证据链
在 AI 可能被用于制造虚假视频的时代，确保数字证据的真实性变得至关重要。
"未来，你将无法仅仅因为有人给你发了一段视频就相信它是真的。"
- 当用户选择分享视频作为证据时，确保其 “监管链” 的完整性至关重要。
- Ring 的系统能够记录视频的来源、创建时间和地点，并附带 数字指纹，以证明其未经篡改。
- 这不仅是 Ring 的责任，也是整个社会需要共同解决的问题，因为来自手机等各种设备的视频都需要建立类似的信任机制。