監控技術新創公司 Flock 在週四宣布一系列新政策與工具，聲稱將有助於遏止其自動車牌辨識攝影機閱讀器系統的濫用，並協助其執法客戶保持帳戶責任。
Flock 現在建議警方將資料保留期限從先前的 30 天縮短至 7 天。伴隨這項變更，該公司推出所謂的「證據模式」，可在客戶需要在「特殊情況」下延長資料保留期限時啟用，並需要特定的案件編號。客戶現在也能根據調查中的罪案類型，設定與其他客戶分享資料的限制。
該公司也強調了一項名為「稽核協助」的工具，作為關鍵變更之一。Flock 於四月推出了這項工具。自那時以來，Flock 表示「超過三分之一」的客戶已啟用該工具，而這家新創公司現在要求所有客戶在年底前啟用它。
Flock 在週四發布的部落格文章中表示，「稽核協助」能「偵測異常活動並標記供管理員審查」。如果發生這種情況，該工具可以自動鎖定被標記的使用者，直到管理員介入。根據 Flock 的說法，該工具已經幫助客戶發現並阻止了濫用行為。
幾位高階主管都吹捧了「稽核協助」的功能。但儘管其重要性已被聲明，Flock 並未詳細解釋「稽核協助」實際上是如何運作的。
一些官方評論提供了一些對「稽核協助」功能的理解；但在試圖確定其運作方式時，說法變得含糊不清。
例如，Flock 的信任與合規主管 Ashley Haber 在一段影片中表示，「稽核協助」可以標記「特定使用者可能看起來奇怪的搜尋記錄」，幫助客戶了解其使用者如何操作系統。在另一段影片中，Flock 聯合創始人 Paige Todd 表示，「稽核協助」實際上能及早標記不尋常的模式。例如，使用者連續 30 多天重複搜尋同一個車牌。
喬治亞州鄧伍迪市警察局的 Flock 客戶，Major Patrick Krieg 在一份新聞稿中將該功能描述為「一個通知我們任何類型偏見的演算法」。
Flock 將「稽核協助」描述為一項能夠「及早發現非典型活動，並透過清晰、有記錄的工作流程快速審查」的功能。
令人不解的是——而 TechCrunch 已尋求答案——這個「演算法」實際上是如何運作的，它使用什麼數據進行訓練，以及它是否是使用大型語言模型開發的。TechCrunch 也詢問了它被設計來發現哪種類型的模式，以及什麼樣的活動會被標記為「異常活動」。
根據 Flock 的說法，「稽核協助」並非基於 [機器學習] 或人工智慧。該公司告訴 TechCrunch，「它是一個數據工具，用於標記非典型搜尋模式以供進一步審查。一個可能觸發標記的例子是，如果使用者使用多種不同的案件代碼搜尋同一個車牌，因為這可能表示濫用。標記並不意味著絕對是濫用——它只表示需要進一步調查。」
然而，仍有許多問題懸而未決，包括 Flock 是否有任何統計數據或數據顯示該工具的有效性，其誤報率和漏報率是多少，以及它是否經過第三方審計？
隱私專家和 Flock 的批評者對「稽核協助」並不買帳。
美國公民自由聯盟高級政策顧問 Chad Marlow 在回應 Flock 的聲明時寫道，「沒有證據表明該工具能持續有效地」解決濫用問題。
Marlow 寫道：「儘管最近有數十名警官因濫用 Flock 謀取私利而被捕、解僱或受到紀律處分，Flock 聲稱這些逮捕證明了其稽核工具有效。」「然而，除非我們知道濫用系統的警官人數，否則我們無法斷定 Flock 及其稽核工具是抓住了 95% 的違規者還是 5%。Flock 需要由獨立評估者分析其稽核工具，以確定其實際有效性。在此之前，我們不知道該工具是真正的安全措施，還是只是粉飾太平。」
電子前線基金會的安全研究員兼高級公共利益技術專家 Cooper Quintin 告訴 TechCrunch，這甚至可能不重要「稽核協助」是否有效。
他補充說：「如果它確實有效，執法部門也會想辦法繞過它。」他補充說，最終重要的是濫用者是否被抓獲並追究責任。「如果濫用沒有後果，而 [該工具] 報告的對象是進行濫用的同一警察機構，那麼這對 Flock 來說只是虛有其表。確保問責制的最佳方法是通過法律限制這項技術的使用，並要求對其使用進行搜查令。」
布倫南中心自由與國家安全計畫主任 Rachel Levinson-Waldman 告訴 TechCrunch，強制使用「稽核協助」是朝正確方向邁出的一步，並且「理論上」該工具是「一個很棒的主意」。但她也表示，該工具本身「需要經過審計」，因為關於其實際運作方式的資訊不足。
Flock 的這些公告是在其客戶多年來一再濫用其技術的報導之後發布的。本週早些時候，喬治亞州三名前警長被捕，被指控使用 Flock 攝影機跟蹤他們當時有「私人關係」的人，正如比布縣治安官辦公室在一份新聞稿中所述。在此案中，比布縣治安官 David Davis 特別指出 Flock 的新工具「稽核協助」揭露了這次濫用行為。