监控技术公司 Flock Safety 开发了一款名为 OS Investigate 的新型人工智能工具，它远超传统的车牌追踪功能。通过分析其源代码发现，该系统能让警方在没有具体嫌疑人或犯罪事实的情况下，仅凭车辆的移动模式、物理描述和行为规律来识别和追踪个人。这项技术整合了庞大的车辆移动数据、警方案件记录和商业个人信息数据库，引发了关于大规模监视和公民隐私权的严重担忧。
一种超越车牌的全新监控工具
Flock 公司长期以来声称其技术“无法识别或追踪个人”，但新推出的 OS Investigate 系统显然改变了这一局面。该工具整合了来自数千个社区的摄像头网络，能够访问和分析庞大的数据集。
- 数据来源广泛：该系统不仅连接到摄像头网络，还能访问警方案件档案、911 调度日志、弹道学结果，甚至包含社保号码、出生日期、电话和亲属关系的商业数据库。
- 功能超越追踪：它不再仅仅是寻找一辆已知的车辆，而是变成了一个可以根据驾驶地点和频率对驾驶员产生怀疑的工具，无论他们是否与犯罪有关。
- 模糊搜索能力：警察可以在地图上绘制一个区域，仅根据“身高约六英尺、穿黑色连帽衫、前臂有纹身的男性”等模糊的物理描述来搜索人员。
Flock 曾承诺其技术“不用于监视人”，但专家审阅代码后认为，这些保证与该工具的实际功能难以自洽。
基于行为模式的“预设搜索”
该软件内置了 69 个预设的搜索指令，警察可以像点菜一样选择、编辑并提交给 AI。这些指令揭示了一种颠覆性的调查方式：不再需要车牌、姓名或案件作为起点。
- 寻找潜在目击者：一个预设指令是：“根据过去 14 天内在 [社区] 的 [特定时间段] 内最常出现的车辆，为我找到目击者。”
- 分析可疑行为模式：其他指令可以搜索在特定时间内访问了多个零售店、银行或加油站的车辆。系统甚至可以过滤掉公交车、货车等商业车辆，专门关注普通驾驶员的“异常”行为。
- 跨城市追踪：系统可以识别在两周内多次往返于不同城市，或按特定顺序经过三个区域的车辆。
这些指令的核心是寻找行为模式，而非核查已知信息。警察只需提供地点、时间和行为模式，系统就会找出符合条件的人。
关联个人档案与社交网络
OS Investigate 的强大之处在于它能将车辆数据与个人身份深度绑定。
- “Workup”（背景调查）：通过一个指令，系统可以对某人进行全面的背景调查。它从姓名和出生日期开始，返回其拥有的车辆、过往的嫌疑人记录，甚至亲属、电话号码和在线账户。
- 识别“关联人”：系统可以分析一辆目标车辆，并找出其“前三名关联人”。其原理是计算在同一摄像头、同一时间窗口（默认为两分钟）内一同出现的其他车辆频率。
一位前警官在审阅了这些功能后表示：“我不知道该怎么说，但这听起来完全疯了。我不知道有谁能反驳 Flock 实际上在追踪人的观点。”
争议与担忧：从“疯狂”到“实用工具”
对于这项技术，不同身份的人给出了截然不同的评价。
- 隐私倡导者的警告：美国公民自由联盟 (ACLU) 的分析师认为，这使得警方能够进行前所未有的大规模“钓鱼执法”，远超了传统的地理围栏搜查。他们担心，警察可以随意输入指令，让 AI 根据自己的标准（而非法律标准）来定义“犯罪嫌疑”。
- 一线警察的看法：一名加州警探则认为，这类工具对于破案非常有用，并不觉得有争议。他表示：“我们将使用任何可用的工具来侦破犯罪……作为执法部门，我们必须使用一切可用的工具。”
滥用历史与“代理警务”的未来
Flock 的新技术是在其现有摄像头系统已被多次滥用的背景下推出的。此前有报道称，有警察利用该系统追踪前任伴侣，或在没有合法理由的情况下进行大规模搜索。
尽管 Flock 宣布将推出新的保障措施，例如要求搜索时附上案件编号，但公司同时也在招聘工程师，以推动其 AI 系统的进一步发展。招聘信息显示，未来的功能将包括自动生成线索和跨摄像头关联分析。
法律教授安德鲁·格思里·弗格森 (Andrew Guthrie Ferguson) 指出：“我们正处于‘代理警务’时代的风口浪尖，利用自然语言聊天机器人在海量数据集中进行搜索很快就会成为常态。”
这表明，Flock 的目标远不止于车牌识别，而是希望成为一个全面的数字警务平台，让 AI 在调查中扮演更主动的角色。