在11月一个温和的周一午夜，我遇到了纽约的地铁机器人警察。我发现这个名为K5的机器人在时代广场第42街地铁站空荡荡的夹层里巡逻，从走廊的一端踱步到另一端，当乘客经过时，它会像一个小心翼翼的Roomba一样停下来。
9月下旬，纽约警察局在该市最繁忙、游客最多的地铁站部署了一个5英尺2 398磅重的大块金属。K5保安机器人配备了4个高清广角摄像机、1个红外热像仪、16个麦克风和轮子，在一名警官的陪同下，从午夜到早上6点在地铁站工作。
自动化即将到来，无论是由机器学习驱动的新软件，还是特斯拉(Tesla)工厂里的Optimus机器人。它将如何改善人类的工作、个人生活，以及提高生产力和经济活动?我们将探讨这一点，以及对就业的影响，以及只需要人类的那种劳动力。
我需要去看看，但不得不拔掉一些牙齿，找个人陪我。我的三个室友都把我的短信请求设置为“已读”，一些朋友一开始默许了，后来又退出了。前一天，在乘坐地铁前往皇后区的途中，我向另一位朋友解释了我的K5任务，他很幸运地同意和我一起去。他们说:“看到一个警察被一个大锥体取代会很有趣。”
当我接近K5时，机器人的摄像头对准了我的脸。我跟在它后面，它在走廊上滚来滚去。当K5移动时，蓝色荧光灯在K5的装甲上闪烁，反射在肮脏的白色地铁墙砖上。它好像怀疑我的跟踪，停了下来，盯着我看。在那一刻，它的动作让人感觉如此不可思议，我知道这听起来很傻，我在等着它对我说些什么。
今年9月，纽约市市长埃里克·亚当斯(Eric Adams)在宣布推出这款机器人的联合新闻发布会上说，在整个部门人手短缺的情况下，纽约市正在以每小时9美元的价格租用这种带轮子的安全摄像头，远低于15美元的最低工资标准，因为该市找到了更“经济有效的方式来保障安全”。
全国各地的警察部门和私营企业都在部署像K5这样的机器人，作为一种成本更低的减少犯罪的替代方案，以取代保安和警察。有些人在扩散炸弹或接听911电话。但他们中的大多数只是在公共场所拍摄视频，并将视频存储在一个数据库中，在屏幕后面，部门和企业主可以访问它，监控可疑活动。
纽约警察局和K5背后的自动驾驶安全机器人公司Knightscope表示，他们相信这种机器人可以作为对犯罪的物理威慑，也可以作为现场的眼睛，记录那些犯罪的人，以便将来起诉。更多的犯罪行为将被录像记录下来，犯罪者将在何时何地犯下罪行(或者至少被一个四眼机器人吓住)。另一方面，隐私倡导者表示，这类机器人往好里说是“安全剧场”，往坏里说是国家批准的监视。但这些机器警察真的能阻止犯罪，让我们的世界更安全吗?
用机器人警察补充人类巡逻
地铁运输管理局(Metro Transit Authority)发布的数据显示，仅2022年一年，时代广场42街站的客流量就达到4500万人次，是纽约市400多个地铁站中客流量最高的。
纽约警察局交通局局长迈克尔·肯珀(Michael Kemper)在9月份的新闻发布会上说，与去年相比，今年的地铁犯罪率下降了4.5%，与疫情前的水平相比下降了8.1%。然而，这些统计数据并没有改变大多数纽约人对公共安全的看法。锡耶纳学院研究所(Siena College Research Institute)最近进行的一项民意调查显示，约57%的纽约市居民说他们担心公共场所的安全，46%的人说他们亲眼目睹过暴力或威胁行为。
骑士镜来了，他的使命是“让美利坚合众国成为世界上最安全的国家”。该公司的机器人在医院、商场、赌场、公园、停车场等地巡逻。它的一些机器人实现了面部识别，其中一些可以读取车牌——所有这些机器人都使用了人工智能。根据Knightscope的一篇博客文章，他们用它来导航他们巡逻的位置，当汽车、人或倒下的树妨碍了他们的计算路径时，他们会重新导航这些位置，决定何时以及如何自主充电，检测特定的人和车牌，等等。
为了与Knightscope的代表交谈，我填了一张表格，点击了一个按钮，讽刺的是，这个按钮向Knightscope证实了我自己不是机器人。然后我联系了Knightscope的执行副总裁兼首席客户官Stacy Stephens，她告诉我，人类在无聊、常规和单调的活动中绝对是糟糕的，比如巡逻。
“如果你一遍又一遍地做同样的事情，你很快就会变得自满。另一方面，机器人在这方面做得非常好。”
警察在巡逻时所做的很多事情都是站着观察周围的环境，以发现奇怪的活动——注意落在地铁站台上的包，或者检查一个不稳定的乘客。但是，例如，如果一个机器人正在监视一个区域，当打架爆发或有人的钱包被抢时，它会拍摄现场视频，然后人类警察仍然可以进行干预。机器人还有一个呼叫按钮，使用双向音频将乘客连接到即时的人工援助。
斯蒂芬斯说，机器人无法自己发现犯罪行为。相反，他们监控的是用户输入机器人程序的“异常检测”。
骑士镜公司和纽约警局表示，K5机器人不使用面部识别。但当被问及机器人采用什么方法来检测可疑活动时，斯蒂芬斯说，机器人有一个监视名单，它从车牌识别、移动设备和照片中提取信息，以检测已知的威胁和不良行为者。
纽约地铁系统并不缺少摄像头。事实上，纽约市交通局局长理查德·戴维在新闻发布会上说，地铁网络的“摄像头比拉斯维加斯的赌场还多”。更多的人正在路上。今年7月有消息称，部分车站安装了使用人工智能追踪逃票行为的摄像头，到今年年底，还有24个车站将实施这项技术。该系统目前不会向执法部门举报个人逃税者，但MTA发言人和警方发言人都拒绝向NBC就这一政策是否会改变发表评论。
如果K5不使用面部识别，那为什么纽约警局需要更多漫游机器人形式的摄像头呢?在同一场新闻发布会上，肯珀表示，机器人正在用K5的移动摄像头“补充”庞大的摄像头网络。除了360度的视频片段可以作为犯罪分子犯罪后起诉的证据外，斯蒂芬斯还说，他相信K5的存在会在其视野范围内阻止犯罪。
据Knightscope网站介绍，该公司的机器人已经捕捉到了家庭暴力的视频，并最终用于起诉，通过车牌识别识别了一起被盗车辆事件的嫌疑人，协助逮捕了一名性侵犯者，并协助识别了一起商场枪击案中的枪手。
这家保安机器人公司正在成功中畅游。斯蒂芬斯表示，该公司今年的销售额较去年增长了近一倍，每周都会多次宣布新合同。据NBC新闻报道，对于一家在2021年告诉投资者，在2022年第三季度之后将无法偿债的公司来说，这并不算太寒碜。
其网站称，目标似乎是“大规模”实施像Knightscope机器人这样的监控技术。全国有超过19,000个警察机构，8,000家保安公司和更多的私人保安从业人员，其网站建议需要一个国家数据库或“单一目标来源”来追踪和打击犯罪。
斯蒂芬斯表示，Knightscope并没有对其机器人做任何“冒犯”的事情。“这是一种可以用来让某人对自己的行为负责的东西，”他说。
这不是纽约警局的第一次机器人竞技。两年前，警察局推出了波士顿动力公司(Boston Dynamics)的机器狗，让活动人士和市议会成员懊恼不已，他们终止了这款机器狗的使用，称其为反乌托邦。今年，纽约警察局再次部署机器狗，用于处理炸弹威胁或枪击等危及生命的情况。
地铁乘客肖恩·凯里(Sean Carey)也对机器人监控抱有类似的反乌托邦情绪。2014年，他搬到了纽约，在过去的两年半时间里，他一直在车站等地方为公众写诗。他每天花几个小时坐在地铁里的可折叠露营凳上。我见到凯里的那天晚上，他穿着一件加拿大燕尾服，脖子上挂着“向我要一首诗”的牌子，腿上放着一台爱马仕Baby牌打字机。对于一个在纽约投入安全资源的地区花了这么多时间的人来说，他并不热衷于处于城市的持续监视之下。
“它迫使你去表演，而不是做真实的自己。如果人们被迫表演太多，他们会生气的，”他说。
凯里还说，他觉得在地铁里比在城市街道上更安全——也就是说，没有机器人警察。撇开安全不谈，他仍然重视巡逻中人性化的部分。在华盛顿广场公园(Washington Square Park)，他也在那里布置和排版诗歌，他讲述了一位警察每天都要与该地区的街头表演者、摊贩和艺术家互动的故事。
“他开始了解他们，知道他们在做什么。这样(警察)就会想出一种微妙的方法来鼓励你遵守他们执行的任何规定，”凯里说。
缓和紧张局势需要大量的人际经验和社区知识。“我在大街上待得够久了，看到了这些规则是如何被歪曲、解释和不一致地执行的。这在某种程度上取决于官员的自由裁量权，但需要自由裁量权，”他说。
凯里认为机器人不仅仅是一种安全手段。那天晚上早些时候，他看到一个家庭来到K5，用它拍了一张全家福，“就像它是时代广场上的吉祥物一样。”
纽约地铁的“安全剧院”?
不管有没有漫游的机器人警察，这个特殊的地铁站充满了场景和超凡脱俗的景色。在空荡荡的购物中心或郊区停车场里，你可能很容易感到单调，但在时代广场(Times Square)的下层，你却不会感到单调。问题来了:在这样一个人口稠密的地铁系统中，机器人使用数据和预测分析来检测甚至预测异常行为是否有效?
“在美国，如果说有一个地方把不寻常变成了平常，那就是纽约的地铁，”美利坚大学(American University)法学教授、《大数据警务的兴起》(the Rise of Big Data Policing)一书的作者安德鲁·格思里·弗格森(Andrew Guthrie Ferguson)说。
“你可以坐在计算机实验室里，创造一种环境，让你能够识别出不寻常的东西，从而引起警方的怀疑——我很想看到这一点，但我无法想象他们能够成功地在一个以不正常为荣的城市里找出什么是正常的。”
就像车站作为目的地、出发点或连接城市另一部分一样，它的实用性与它的景观相匹配。你可以在换乘火车时看到卖新鲜水果和油条的妇女，或者在终点站看到被热情人群包围的爵士乐队。一个被提炼成地下街区的城市，有裸体牛仔，十二月里成群结队喝醉酒的圣诞老人，百老汇演员在演出中跑来跑去，来自世界各地的游客，等等。如果机器人警察在这里待上一段时间，它可以学到很多东西，或者，就像弗格森所说的那样，彻底困惑。
弗格森称K5是“安全剧场的物理表现”，也就是说，它是一种安抚恐惧的安全表演，而不是保护人们的实际机制——它就在我们身边。例如，在9/11之后，纽约警察局对地铁行李进行了检查，他们随机选择了几个地铁站，在乘客上车之前检查了他们的行李。
“当然，如果你真的想做坏事，你可以去另一个地铁站做你打算做的事。但这样做的目的是向公众表明，即使你知道这不会很有效，你也在努力做一些事情。”弗格森说。
不出所料，Knightscope的首席执行官威廉·桑塔纳·李对犯罪和监控有着不同的看法。李认为未来充满了人工智能做好事和阻止犯罪的机会，尽管会通过有争议的用例。李希望将犯罪、地点、天气和其他模式的历史数据与实时、现场数据联系起来，以实现全面的预测和预防犯罪措施。
李在Knightscope的一篇博客文章中写道:“研究表明，仅使用历史数据就可以对犯罪产生积极影响，但我仍然认为，在不了解现场实时情况的情况下，这种算法是有缺陷的。”
警方已经在对实时犯罪数据做出反应，并将其与警方部门通过摄像头和其他技术(如枪击探测器和车牌读取器)存储的数据进行汇总。与此同时，每一秒的视频片段背后都是纽约警察局存储在其数据库中的大量数据。
但是，就像汇总和塑造数据的人类一样，它从来都不是客观的，它包含了它的创造者所持有的偏见。著名隐私法专家尼尔·理查兹(Neil Richards)撰写了学术文章《监视的危险》(the perils of Surveillance)，批判地指出了歧视的风险。
“信息的收集影响了监视者和被监视者之间的权力动态，给了监视者更大的权力来影响或指导监视的对象，”华盛顿大学的法学教授写道，他主张对监视设置护栏。
虽然这些技术专注于利用现有数据在犯罪发生之前预测和阻止犯罪，但它只能在消除人们犯罪的最初原因方面走得很远。弗格森在《大数据警务的兴起》(The Rise of Big Data Policing)一书中讲述了芝加哥警察局在2016年通过一份热点名单“绘制暴力社交网络”的使命，该名单发现，芝加哥枪击案中70%的人在名单上，其中80人因与枪击事件有关而被捕。然而，如果这些技术不与“干预、资源和重定向”相结合，犯罪就会继续。
“如果没有有针对性的(和资助的)社会服务干预，该算法只是成为警察的目标机制。坦率地说，绘制暴力的社会网络可能比结束暴力更容易。数据确定了这种疾病，但没有提供治疗方法，”弗格森写道。
晚上结束后，我成功地找到了K5，我和我的朋友乘地铁回家。在我们等待S线列车进站的时候，我抬头一看，发现头顶上有一个监控摄像头。一到我们的家站，下了地铁，我注意到瓷砖墙上挂着一个屏幕，上面显示着MTA的信息:“我们一直在关注你的安全。”展出的照片是电脑显示器和地铁站台的监控录像的拼贴画。
“安全很重要，”标题写道。
