对Flock Safety平台代码的分析审查揭示了一项新开发成果——OS Investigate系统，它从根本上改变了追查方式。这一人工智能工具使执法机构能够仅凭行为模式和行驶路线来识别驾驶员，完全无需知晓其姓名或车牌号。
OS Investigate的架构与功能
在对Flock网站登录时加载的450多个文件进行技术分析的过程中，部分还原了该系统的界面。关键特点在于69个现成的人工智能查询模板，警察可以对其进行调整或从零创建。该系统与监控摄像头数据、警方报告、911报警记录以及包含电话、地址和亲属关系信息的商业数据库相集成。
特别值得关注的是19个旨在识别行为异常的模板，以及14个无需任何标识符即可运行的模板。只需设定一个地理点和时间区间，算法便会根据指定活动开始搜索。这为主动监控而非被动调查开辟了可能性。
“关联”识别算法
该系统的另一项功能是分析车辆之间的相关性。算法会记录在目标车辆出现前后两分钟间隔内出现在同一摄像头下的车牌号。当出现三次及以上重合且超过置信度阈值时，该车辆便会进入潜在“关联”列表——每次查询最多返回20个结果。这可以在不直接访问个人数据的情况下构建隐性的社交关系图谱。
Flock代表强调，摄像头不会识别驾驶员，数据仅保留30天。公司官方代表帕里斯·卢贝尔指出，OS Investigate是一个独立产品，用于处理执法机构已掌握的信息，目前处于开发阶段。然而，经查证，请求理由表格仅需填写三个字符——这使关于严格管控的说法受到质疑。
背景与日益增长的批评
Flock网络覆盖美国6000多个社区，每月处理约200亿次车牌读取记录。司法研究所记录了数十起滥用案例，包括对恋爱对象的监视。作为回应，Flock指出所有请求均有日志记录，并设有可疑活动检测工具。需要提醒的是，7月份国会议员托马斯·马西曾提议剥夺使用此类系统的市政当局的联邦资金。
我的分析：这项技术模糊了定向调查与全面监控之间的界限。即使Flock宣称会删除数据，仅凭存在能够无需标识符构建行为画像的人工智能这一事实，就已开创了危险的先例。监控市场正朝着隐私不再是权利而是特权的模式发展——行业是时候在此类系统成为标准之前，认真考虑严格的监管框架了。