绘制监控国家图谱：DeFlock 与 ALPR 的兴起

自动车牌识别系统（ALPRs）的激增已悄然将美国的道路转变为一个庞大且无形的监控网络。虽然这些系统被宣传为执法部门打击犯罪的重要工具，但这些由 AI 驱动的摄像头正在为数百万并未被怀疑从事任何犯罪行为的公民创建持久的移动记录。

DeFlock 是一项社区驱动的倡议，最近已达到一个里程碑，即绘制了全美超过 100,000 个 ALPR 的分布图。通过将这些摄像头的位置公开，DeFlock 旨在为这个经常在暗处运行的系统带来透明度，让公民能够了解他们在日常通勤过程中所遭遇的监控程度。

理解 ALPR 技术

自动车牌识别系统并非简单的摄像头；它们是复杂的 AI 系统，旨在捕捉并分析经过它们的每一辆车的图像。除了车牌之外，这些系统还会记录：

这些数据被转换为可搜索的数据点，允许机构重建一个人的移动轨迹。与传统的警务工作（通常需要搜查令才能访问手机定位数据）不同，ALPRs 提供了一个漏洞，允许在没有合理理由或合理怀疑的情况下进行持续的移动记录。

该领域最显眼的参与者之一是 Flock Safety。他们的摄像头不仅被警察部门部署，也被企业和业主协会（HOAs）部署，从而创建了一个公私混合的监控网。

捕获的数据会被上传到云端系统，参与其中的机构可以在不同司法管辖区之间搜索并共享信息。这创建了一个全国性的移动数据库，在一个城镇收集的数据可能会被其他城镇的机构访问，而这通常是在居民不知情或未同意的情况下进行的。

围绕 ALPRs 的核心担忧在于创建了详细且长期的位置历史记录。由于这些摄像头无处不在，一次简单的通勤可能会导致多次“标记”。正如一位 Hacker News 用户所指出的，2.5 英里的通勤可能会导致在每个方向上被标记 20 次，这说明了追踪的细粒度。

批评者认为，这些系统的益处是有限的。目前缺乏实质性证据证明 ALPRs 能有效预防犯罪，并且有人对用于推广该技术的研究所使用的伦理问题提出了质疑。此外，当数据在全国数千个机构之间秘密共享时，滥用风险极高。

DeFlock 项目引发了关于现代监控性质的重大讨论。一些观察者指出，Flock Safety 是一家 Y Combinator 公司，这突显了风险投资支持的增长与国家监控之间的交集。

也有人将其与其他形式的无处不在的追踪进行比较。有人质疑为什么 ALPRs 比 Ring 或 Nest 等私人安防摄像头，或者移动应用和浏览器自带的追踪更引起抵触。一个常见的理论是，这些设备被认为具有个人利益权衡，而 ALPRs 对被追踪的公民来说没有任何直接效用。

然而，也有人认为，这种数据存储的法律框架存在根本性缺陷。为非嫌疑人存储数据以备日后“使用和滥用”的行为，被一些人视为对基本公民自由的侵犯。正如一位评论者所言：

"如何才能让这种数据存储合法化？我的意思是，如果设置摄像头并在特定数量的车辆经过时发出警报，那是另一回事。但这些车辆是否只是在存储数据以备日后使用和滥用？"

虽然绘制摄像头分布图是迈向透明度的关键一步，但也有人认为，唯一的永久解决方案在于立法。因为供应商可以轻易转向通过向私人公民付费来让其在自家物业上安装摄像头——类似于 Ring 的模式——仅靠绘制地图无法阻止监控。重点必须转向法律保护和隐私法，从而严格限制车辆数据的收集、方式、存储和共享方式。