ACLU 警告，随着警方借助 AI 从车牌读取器数据中挖掘“异常”出行，基于出行模式的拦停网住的守法司机将多于嫌疑人。
传统的临检需要一个理由——尾灯破损、超速违章、车牌与被盗车辆匹配。而根据美国公民自由联盟（ACLU）的一份新报告，算法对一名司机去过哪里的判断，据称正在成为足够的理由。
原材料是车牌读取器数据。而越来越常在这些数据里读出言外之意的，是 AI。
ACLU 报告称，警方正越来越多地借助人工智能分析他们收集的车牌数据——按照出行模式而非任何具体违章给驾车人打分。当一名司机的路线与日常动线在统计上显得反常，这个人就可能被标记出来、进入警方视野。这个公民自由组织的担忧是：没有任何过错的司机，仅仅因为软件判定其行迹可疑，就被拦在路边。没有可以指认的违章，只有一个被系统判定“不合常态”的模式。
ACLU 的核心警告直言不讳：这些 AI 监控系统网进来的无辜者，将多于作恶者。
不对称才是要害。大多数人的出行平淡无奇，因此一台专门筛“异常出行”的系统，擦碰到的守法司机必然远多于真正的嫌疑人。每一次误标记都有实实在在的后果，从一场毫无预兆的路边遭遇，到因为一个司机永远无从得见的判断而被拦停的憋屈。与警官陈述的拦停理由不同，算法标记让驾车人在当下几乎无从争辩——所谓证据，不过是对寻常生活的一次统计解读。
基于模式的车牌分析，如今是 AI 警务之争的最新引爆点——而在这套设计之下，嫌疑人名单几乎涵盖所有人。
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