Flock CEO发言再引争议：想要“无犯罪社会”就必须放弃部分隐私

兰利是在TechCrunch Disrupt 2026大会期间发表上述观点的。面对外界对于Flock监控网络的持续质疑，他强调，技术进步本身并不意味着完美，而是意味着以更好的方式完成事情。在他看来，如果希望建设一个犯罪行为更容易被发现和追究责任的社会，就不应该因为争议而停止技术发展。

Flock Safety近年来已成为美国最具争议的监控科技企业之一。该公司主要研发自动车牌识别系统（ALPR）、监控摄像头及相关分析平台，其产品被警方、社区业主协会以及企业广泛使用，用于追踪车辆活动和协助刑事调查。

不过，Flock的发展也伴随着越来越强烈的反对声音。过去数月，美国多个政治阵营的议员、人权组织以及隐私倡导机构纷纷批评该公司的监控规模已经超出公众接受范围，一些地方政府终止了与Flock的合作，甚至有员工因争议而选择离职。

尽管Flock一直宣称其摄像头不会进行人脸识别，也不会主动追踪个人身份，但独立研究人员发现，该公司的“FreeForm”自然语言搜索系统允许调查人员依据服装颜色、可见纹身、种族、性别等特征筛选监控录像中的目标对象。这一能力被批评为变相扩大了个人监控范围。

此外，Flock推出的一些新型设备还具备自动跟踪功能。例如，公司开发的Condor云台摄像机能够自动识别并跟随行人的移动轨迹，在公共街道上持续记录目标活动情况。

另一项备受争议的功能是“Convoy Search”。该系统通过分析遍布全美的大量车牌扫描数据，寻找经常共同出现或同行的车辆，进而帮助执法机构识别潜在同伙、关联人员或可能参与犯罪活动的车辆。Flock将其宣传为能够帮助警方发掘隐藏关系网络的重要工具。

面对公众对于隐私风险的担忧，兰利在活动中并未直接回应外界对于监控滥用的具体质疑，而是反复提及警方利用Flock系统破获案件的案例。他认为，技术带来的整体社会收益远远超过风险。

不过，这些说法同样遭到研究人员挑战。Flock长期宣传其技术每年能够协助侦破美国约10%的已报案犯罪案件，相当于约70万起案件，同时声称车牌识别准确率达到96%。然而批评者指出，这些数字缺乏独立机构验证，部分数据来源和统计方法并不透明。

此前，加利福尼亚州罗斯维尔市警察局曾对近1500条Flock警报进行分析。研究结果显示，其中约71%的警报无法产生有效结果，系统存在误读车牌号码、错误标记无辜车主等情况，引发了对准确性的进一步质疑。

围绕Flock的争议不仅限于技术层面。越来越多隐私保护组织担心，全美范围内不断扩张的监控网络正在逐步建立一个长期记录公民活动轨迹的数据库，而相应的法律监督与问责机制尚未成熟。

支持者则认为，在犯罪打击、失踪人员搜寻和车辆盗窃调查等领域，这类系统已经展现出明显效果。反对者则警告，任何以公共安全为名的大规模监控措施，都可能在缺乏足够监管的情况下侵蚀公民自由。

随着人工智能和智能监控技术不断发展，Flock所引发的争论正在超越单一公司的范畴。安全与隐私之间究竟应当如何取舍，已经成为美国科技界、法律界以及公众持续讨论的重要议题。