本月稍早，我們前往達拉斯參加國際警察首長協會的科技大會。我們參與了多場精彩的講座，並進行了許多富有啟發性的交流。但其中有一場專題討論會特別令我們印象深刻。

並非因為這項技術是嶄新的。而是因為其中一位與談人說過的一句話，讓人怎麼也忘不掉。

此刻，在美國某處，一名警員正結束輪班，拿出自己的手機，將事件紀錄輸入 ChatGPT。這並非因為有人要求他這麼做，而是因為沒有人給他更好的選擇。他已經筋疲力盡，而且還得再寫三份報告才能回家。

這一切已經在發生了。沒有相關政策。沒有監督機制。更沒有任何法律保障措施——而這些本應是相關部門在人工智慧接觸可能最終進入法庭的報告之前，所希望建立的。

這正是這場討論真正關注的重點。重點不在於人工智慧是否該應用於執法領域——它早已存在於其中。真正的問題在於，它是以具備適當框架的方式引入，還是毫無框架可言。

「寫得像說得一樣好：AI 驅動的自動寫作」活動邀請了四位領袖，他們共同代表了執法領域中關於 AI 的討論。司法與公共安全顧問、新澤西州退休州警帕特里克·多伊爾（Patrick Doyle）主持了這場座談會，與談者包括本頓縣警長辦公室資訊技術總監羅伯特·肖特（Robert Short），他自稱是該機構的「指定科技宅」；亞馬遜網路服務（AWS）執法行動負責人、擁有十四年警界資歷的史考特·蒙哥馬利；以及古丁縣警長辦公室警佐兼技術部門負責人、擁有三十年執法經驗的德里克·沃克。

該座談會上的與會者無一人是為了推銷產品而來。他們只是坦率地、基於自身經驗，公開討論當人工智慧警務報告撰寫軟體實際應用於執法工作現實中時，究竟會呈現何種樣貌。

以下是我們的收穫……

問題不僅僅是效率問題

在多數關於人工智慧與文書作業的討論中，時間往往是首要的切入點。警員花費過多時間撰寫報告。這點確實無誤，而本場座談會的數據更將此現象具體呈現。其中一位與談人描述，透過人工智慧輔助，將原本需耗時六至八小時的報告撰寫時間，縮短至僅需一小時多一點。對於人力已捉襟見肘的警局而言，這樣的效益可謂相當可觀。

但該小組提出的更深層觀點——也是我們認為最具價值的一點——在於：文件編製的負擔不僅僅是時間上的問題，更可能涉及人員配置的問題。

當警員忙於思考待撰寫的報告時，他們在現場的專注力便會減弱。當偵探專注於記錄筆記時，他們對面那個人的關注度便會降低。文書工作並非僅在任務結束後才進行，而是與任務本身相互競爭。這個專題小組為執法部門長期以來面臨卻難以名狀的狀況，提供了明確的表述。

這種思維框架對我們至關重要，因為這正是驅動 CLIPr 所有產品開發的核心理念。我們的目標並非僅是加快文書處理的速度，而是讓專業人士重新獲得充沛的專注力，使他們能專注於那些任何技術都無法取代的工作。

真實經驗帶來的實際成果

從與會嘉賓的分享中，有幾點特別引人注目。

所報告的結果是真實且具有重要意義的。 

一位與會者的所屬部門利用人工智慧輔助工具，在嫌犯供認後分析了一段長達四小時以上的訪談錄音（這項工作原本可能需要數天時間），並將此節省下來的時間描述為對偵查工作而言真正「改變人生」的突破。該部門還運用人工智慧，在短短幾分鐘內將一起駕車掃射案件中十八份西班牙語證人訪談紀錄翻譯完成，為這家沒有專職西班牙語警員的鄉鎮警局省去了原本可能耗費數天的工作量。

這些並非概念驗證實驗，而是能產生可量化成果的實際部署。 

透明度與法律上的可辯護性雖可解決，但需透過審慎的政策來實現。 

該小組直接回應了法庭提出的問題，我們對此深表讚賞。小組成員得出的結論十分明確：執法人員必須能夠如實作證，說明報告是如何產生的。原始的人工智慧生成內容應與最終編輯版本一併保存。檢方與辯護律師應獲知相關情況。採用三層級證據模型——即原始隨身攝影機音訊、機器轉錄本、經人工編輯的最終版本——可確保證據鏈完整無缺。

與會專家確認，在他們所服務的司法管轄區內，迄今為止尚未出現任何法庭上的法律挑戰。這並非因為該議題未曾被考量，而是因為他們在問題浮現之前，便已建立起完善的框架。

資料所有權是不可妥協的。 

AWS 對此的觀點十分明確：私有部署模式的存在，正是為了確保某個機構的資料絕不會被用來訓練其他機構或供應商能夠存取的模型。關於資料的所有權歸屬，以及供應商根據合約被允許對資料進行哪些操作，已被認定為在做出任何採購決策前的基本盡職調查要求。

實施階段往往決定了大多數部署的成敗。 

與會專家坦言，人工智慧警務報告撰寫軟體並非「即插即用」的解決方案。培訓至關重要。政策制定必須在部署之前進行，而非事後補救。那些能見到成效的機構，正是那些將系統部署視同採購決策般嚴肅對待的單位。 其中一位與談人的所屬部門，在試行階段刻意組成了多元化的測試小組：既包含熟悉科技的警員，也包含具備強大現場直覺但書面記錄能力較弱的警員。此舉旨在了解該部門各類人員的實際採用情況，而不僅僅是早期採用者。

對話中最令我們印象深刻的部分

在座談會接近尾聲時，與談人轉而探討人工智慧在執法領域的未來發展方向：監控紀錄、特警行動文件、對兒童的法醫訪談，以及臥底行動。

這份回應措辭審慎，我們認為恰到好處。有些情況下，人工智慧確實具有實質且寶貴的應用價值；但也有某些情境，人類的判斷不僅是更佳選擇，更是不可或缺的。例如使用武力的決策、高風險的戰術部署，以及那些需要警員憑藉親身經驗、道德威信與專業判斷來應對的關鍵時刻。

專家小組的立場很明確：人工智慧僅是輔助工具。它無法取代警員、調查員，或是他們在職業生涯中累積的專業知識。

這就是我們深信不疑的技術版本。而這正是執法機關及其所服務的社區真正需要的版本。

為何現在會出現這場對話

時機至關重要。全國各地的部門正處於預算壓力、公眾監督，以及（正如小組所指出的）警員為自行解決文書作業問題而擅自使用消費級人工智慧工具的環境中，試圖推動人工智慧的採用。當警員在缺乏指導或政策規範的情況下轉向通用人工智慧時，這是一個訊號：需求確實存在，而制度層面的因應措施尚未跟上。

像這樣的座談會正是推動這種轉變的一環。當實務工作者——而非供應商——在會議上站出來說：「這是我們嘗試過的方法、這是行之有效的方式，以及在開始之前你們需要做好哪些準備」，這便為其他機構提供了一個真正可行的框架。

離開達拉斯時，我們對執法部門領導層在這場討論中的立場有了更清晰的認識。他們並非抗拒人工智慧，而是針對人工智慧提出了正確的問題，例如透明度、資料所有權、法律上的可辯護性，以及實際應用等。這些正是推動該領域向前發展的關鍵問題。

如果您想繼續討論我們在達拉斯獲得的關鍵收穫， 請預約演示 ，與我們的 CLIPr 團隊成員進行一對一交流。今年十月我們將出席在奧蘭多舉辦的 IACP 會議，若您也將出席， 請隨時與我們聯繫 ，我們可以在會議期間安排時間與您交流。

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