随着信息科技技术快速发展，AI（人工智能）技术正在日趋成熟，今年以来ChatGPT等新型聊天机器人更是引起社会广泛关注。同时，这也初步展示了其发展演变过程，那就是通过后台模型的强化训练进行升级进化，使得机器逐渐可以完成学习、练习等任务，直至具备同人类进行逻辑对话、自主撰写文案、制作图片等功能，最终将“人类学习机器的语言”的底层逻辑完全转变为“机器听懂人类的语言”。结合上述聊天机器人的发展过程，笔者认为，若将AI技术同警务实战相结合，必然会给公安工作质效带来革命性变革和爆发式增长，进而成为每一名公安干警的“贾维斯”（电影钢铁侠中的超级人工智能）。目前，国内多个头部科技企业先后推出了各自的AI模型。在此，笔者结合基层公安工作实际，对AI技术在警务实战中的应用场景浅谈几点阶段展望。
　　一、AI 技术应用于公安业务的发展趋势
　　目前，AI 技术已经超出互联网产业应用到各个行业，但由于公安业务特殊性以及相关硬件安全标准的限制，相关技术在公安警务实战中的应用还有一定的延迟，笔者认为将经历三个阶段。
　　（一）辅助基础工作的初级阶段
　　多年前，南京市公安局就曾开展“语音指挥”探索，设想将指挥员的语音转化为文字指令，进而实现对部分指挥平台远程操作，但受到当时技术瓶颈限制，未能取得满意效果。随着算法和硬件的不断升级，AI 技术现在不仅能“听到”指挥员的要求，更能“听得懂”。
　　一是缩减反应环节，指挥通信扁平高效。警务实战工作中，应急调度的反应时间最为宝贵，引入AI 技术后，指挥员可以要求其直接联系现场处置力量，进而发布工作指令，有效避免人工力量查找、识别、传达的过程，调度效率大大增加，甚至要求 AI 技术参考成功案例信息，代替指挥员下达简单工作指令。
　　二是降低操作门槛，图像应用精准有效。当前，视频监控在公安工作中的辅助作用越来越重要，但是在工作实际中大量监控点位分组整理缺乏统一的标准，甚至存在“建用脱节”的情况，视频调阅、投屏工作往往需要专人保障，引入 AI 技术后，一旦发生紧急突发情况，可以随时直接指令其在平台系统中快速精准查找、投屏视频监控，避免时间、专业限制。
　　三是发挥检索优势，文书检查提质增效。在当前无纸化办公的大环境下，AI 技术可以代替人工对文书、档案进行识别、理解，一旦发现发现文字错漏甚至是逻辑错误，直接提醒相关人员进行整改，从而有效减少法律风险。
　　（二）支撑公安主业的中级阶段
　　在 AI 技术实现辅助民警完成信息录入、资源调配、平台操作等基础工作后，可以利用其大数据运算能力，主动评估工作质态，提醒民警有针对性地予以完善。
　　一是提供信息支撑，做好现场保障。在基层派出所，综合指挥室对于民警接处警工作的信息支撑十分重要，支撑作用好坏直接影响现场处置效率的高低，这也对综合指挥室的能力提出了一定要求。引入 AI 技术后，其可以主动筛查平台数据，向民警实时提供检索结果。
　　二是采集全量数据，做好事中监测。AI 技术还能对 110 接处警进行过程监督，一是能自动采集记录事件处置全过程，用于复盘回溯；二是警力到场前自动进行处置提醒，风险提示、处置要点；三是对出警到场时间、巡逻轨迹、异常停留、平台检查等都可以进行智能检查并提醒指挥员关注，代替大量的人工操作。
　　三是实行标签管理，做好事后监督、实时监督。AI 技术对平台数据的核心要素、逻辑关系、时令时效的数据质量进行实时监督，对监控质态等图像质量进行巡检后提出整改建议，对网络平台中各种病毒、恶意攻击行为进行检查和扫描，封堵漏洞，主动发起安全评估并监督闭环反馈整改。
　　（三）实行去平台化的高级阶段
　　AI 技术实现高度智能化后必将代替大量人力，最终为民警提供一对一助手，仅靠语音或文字交互就能实现对各类后台数据库的查找、分析、关联等操作，直接将最核心的结果反馈给民警，民警不再需要掌握各类平台数据复杂且专业的操作技能，只需专注于法律和事务要点即可。
　　一是融合公安工作，成为民警的随身助手。AI技术达到一定高度后就可以给各级指挥、决策和责任人员甚至每个民警建立一个私人 AI 助手，根据个人权限查询信息、分析研判，回答和解决民警提出的各类问题，辅助民警制定工作计划，指导各项工作的开展，同时进行个性化的提醒和监督，全面嵌入到每个人的工作业务流程中，提高效率的同时进一步规范民警的执法水平。
　　二是实现物联交互，成为民警的实战工具。在AI 技术成熟后，硬件技术将不限于后台服务器，可以将 AI 与机械臂、机器人、甚至互联网汽车等实体硬件进行嵌入和连接，赋予其物理实体，提高硬件的智能化水平，达到与人的高度协同，在窗口服务、机器人排爆、无人机巡航、视频监控、智能交通等已经大量应用机器设备辅助人工的公安业务领域将会有质的提升。
　　三是发挥“云”优势，成为数据的安全屏障。当前在公安实战工作中，经常出现基层反映“权限不够”而上级要求“有限授权”等矛盾，引入 AI 技术后，可以由其对民警的操作申请进行代位分析。例如，民警需要明确重点人员现实轨迹，可以借助AI 技术代位检测相关特殊数据，初步评估该人现实情况，再由民警根据实际需要申请相关权限，这既保护了信息安全，又及时反馈了民警工作需求。
　　二、AI 技术应用到公安业务后的风险管控要点
　　提到 AI 技术就不可避免的提到 AI 技术是否会影响人的判断，是否会超越人脑，甚至直接代替人类完成决策等风险问题，尤其是进入高级段后，警务工作会在相当大的程度上高度依赖 AI 辅助，因此要配套建立相应的运行机制和规范来调整 AI 在公安工作中的深入尺度，做到人权和机器权的相对平衡。
　　（一）建立规范框架，确保合规生长。新生事物都会面临的法律法规暂时空缺，需要及时建立配套管理和运行规范，原则是 AI 技术的所有行为都必须有记录、有授权、有监管、有停止按钮，保持实时的自我修正，由监管团队承担相应的法律责任和风险，确保相关技术能够“规范迭代、健康成长”。
　　（二）明确层级逻辑，确保人权第一。高效、准确、规范是 AI 技术的优势，民警作为自然人的判断，虽然存在各种其他场外因素的干扰，但无论如何，要明确“人权永远高于机器权”，要在系统建设之初就建立起这样的层级逻辑，避免出现失控。
　　（三）坚持理性判断，确保实事求是。随着 AI技术的不断升级，与民警形成完美的协同关系后，人类必然出现对 AI 技术的依赖，所以要教育民警时刻保持怀疑的态度，不能唯 AI 技术论，要有清醒的判断，不能失去创新精神。
　　（四）注重源头管理，确保信息真实。基础数据是一切计算的源头，其质量直接影响后续各类决策，同时训练数据中也存在伪装数据、恶意样本等不良数据，出现算法和决策的偏差也会导致后续的错误，因此必须做好源头数据的质量把握。