AI 盯上執法記錄儀：Truleo 秒級轉錄音訊，揪出警察不當言行

很多人以為警察胸前掛著執法記錄儀，路上的一切就能受到監督。

現實情況卻有些尷尬：數以億計小時的影片直接被扔在雲端吃灰，除非鬧出人命或者市民正式投訴，否則根本沒人會去看。

一家叫 Truleo 的芝加哥公司想改變這件事。他們開發的 AI 工具每天自動調取警員執法記錄儀的音訊，在幾秒鐘內完成轉錄和語言分析，直接給警監打小報告，同時也發小紅花。

聽得出髒話，也數得清指令

這套系統並不只盯著警察有沒有罵髒話或飆種族歧視字眼。

系統開發時學習了超過 5 萬次警民之間的正面互動。它能自動捕捉追逐、逮捕和肢體衝突，也會對市民喊出的「我無法呼吸」或「你弄疼我了」這類危險語句瞬間拉響警報。

更微妙的地方在於說話方式。Truleo 執行長 Anthony Tassone 提到，優秀警察最關鍵的特質是給出指令的同時伴隨充分解釋，而很多年輕警察只會生硬下命令，事情往往就此失控。

在田納西州 Tyre Nichols 遭毆打致死案中，紐約時報的分析顯示，警察在 13 分鐘內發出了 71 次指令，裡面充斥著前後矛盾和根本無法執行的要求。

在 Truleo 的邏輯裡，如果警員在市民不服從時依然保持專業和剋制，警員和直屬上級都會收到表揚郵件。相反，要是警員爆粗口、出言威脅甚至動手，上級幾小時內就會收到預警報告。

加州阿拉米達警察局試用後的資料顯示，警員使用武力的情況下降了 36%，不當語言減少了 30%，甚至連市民的不服從行為也跟著減少了 12%。目前該系統每月每名警官收費約 50 美元，西雅圖警局剛剛續簽了兩年合同，加州十幾個部門以及科羅拉多州奧羅拉市也已接入或即將採用。

為什麼重要

我們認為，Truleo 走得最聰明的一步，是把華爾街分析客服電話的技術搬到了警務場景。它沒有死磕難度極高、算力昂貴的純影片畫面識別，而是先從音訊語義切入，用極低的成本把原本沉睡的監控資料盤活成可以量化的績效指標。

對於一線警長來說，這相當於多了一套常態化的預警雷達，不必等到事情鬧大上頭條才去介入。每月 50 美元的單人成本，往往靠警局省下的保險費或社群警務補貼就能抹平，商業門檻很低。

但它的隱患同樣擺在檯面上。再聰明的 NLP 演算法，也沒法分析一段被主動關閉的錄影，或者一臺根本沒開機的裝置。

更關鍵的問題在於管理者的意願。就像 Tassone 自己坦言的那樣，技術上最大的阻礙往往不是演算法精度，而是某些警察局長打心底裡根本不想知道那些影片裡究竟錄下了什麼。AI 可以負責指出問題，但最終願不願意清理門戶，決定權依舊在人手裡。