Flock Safety 正在对其全国性的车牌识别网络引入强制性限制，以应对有关警员滥用职权的报告，并缓解市政合同流失的问题。随着隐私担忧的日益增加，这家警务科技巨头正从提供“可选”的安全保障转向执行严格的操作要求。

应对警员不当行为与跟踪行为

这些变化的主要驱动因素是执法部门对 Flock 12 万个摄像头网络的记录在案的滥用行为。《华盛顿邮报》最近的一项调查强调了 46 起警员涉嫌将该技术用于未经授权目的的案例，其中包括跟踪伴侣。

为了应对这一问题，Flock 正将此前的一项可选功能变为强制性功能：警员现在在进行搜索之前必须输入刑事案件编号。此举旨在提供数字审计追踪，将每一次查询与合法的调查联系起来。然而，批评人士指出一个重大的技术漏洞：Flock 目前并不验证这些案件编号，这意味着警员可能会通过输入虚假或随机的编号来规避规则。

强制审计与数据保留政策的转变

为了抓获试图规避新规则的违规者，Flock 还正在强制推行一套自动审计系统。该工具通过分析搜索模式并向管理员标记可疑活动。虽然公司声称这将增强问责制，但尚未分享具体的准确性指标，也未向独立的第三方评估机构开放该审计工具。

为了减少存储的监控数据总量，Flock 现在建议各机构将数据保留期从 30 天缩短至仅 7 天。此外，各部门现在可以实施细粒度的搜索权限，允许他们限制跨部门对特定类别（如“绑架”调查）的访问，同时屏蔽出于“移民执法”目的的访问。

日益严重的信任危机与市场竞争

这些防护措施的实施正值 Flock 面临来自法律和政治层面的生存威胁。据报道，去年至少有 30 个城市终止了与 Flock 的合同，一些市政当局正转向 Axon 和 Motorola 等竞争对手，或者直接通过了对车牌识别器的禁令。

冲突的核心在于对该技术本质的根本分歧。Flock 首席执行官 Garrett Langley 将这种抵制归因于“虚假信息”，并坚称公司不进行人脸识别，也不向商业买家出售数据。相反，像 ACLU 这样的民权组织认为，问题在于监控本身的规模。他们认为，在没有搜查令的情况下搜索海量位置数据的能力，使得在没有确凿嫌疑的情况下进行调查成为可能，从根本上改变了美国隐私的标准。

为什么这对 AI 和监控行业至关重要

Flock 的转型标志着“GovTech”领域的关键时刻。随着 AI 驱动的监控变得更加无处不在，公司不能再仅仅依赖提供“可选”的伦理防护措施。该行业正迈向一个强制问责的时期，软件设计必须包含内置的阻碍机制以防止滥用。这些渐进式的变化是否足以赢回公众信任，抑或仅仅是推迟了不可避免的监管打击，仍有待观察。

核心要点

  • 强制要求案件编号： 警员现在必须为每次搜索提供刑事案件编号，以确保调查目的的合法性。
  • 自动审计： Flock 正在强制执行一种审计工具，向管理员标记可疑的搜索行为。
  • 减少数据占用： 公司建议将数据保留期从 30 天缩短至 7 天，以应对大规模监控的担忧。