四家公司同時被盯上：霍利參議員將 AI 監控調查擴大至 Motorola、Verkada 與 Axon

一封寫給亞特蘭大一家攝影機公司的信函，正在演變成整個產業的信任危機。2026 年 9 月 3 日，美國參議員 Josh Hawley（共和黨，密蘇里州）正式擴大其對 AI 車輛監控技術的參議院調查，向 Motorola Solutions、Verkada 與 Axon Enterprise 三家公司發出信函——這三家是公共安全科技領域最具規模的巨頭。國會打算查清楚的問題只有一個：究竟是誰在監看美國的駕駛人，又是基於什麼理由。

從 Flock 到整個產業

這場調查起源於 8 月 26 日。身兼參議院司法委員會「犯罪與反恐小組委員會」主席的 Hawley，致函 Flock Safety，質疑其打造了他所謂「史無前例的全國監控網路」。觸發調查的數字相當駭人：全美 49 州（僅阿拉斯加除外）部署了超過 12 萬具 Flock 攝影機，每個月掃描車輛超過 200 億次。這已經不是一件警用工具，而是一座由民營公司建立、營運的全國車輛動態資料庫，每天被數千個執法單位查詢，卻幾乎沒有外部監督。

但在新一輪信函中，Hawley 明白表示：Flock 是症狀，不是病因。他向三家公司寫道：「Flock 並非這個產業中的孤例。你們與其他公司正在打造由人工智慧驅動的大型攝影機網路，侵害所有美國人的隱私。」

調查擴大之所以重要，在於 Motorola Solutions、Verkada 與 Axon 並非新創公司，而是深度嵌入美國警政體系的數十億美元級既有廠商。Motorola 為全國警消單位供應無線電、影像基礎設施與車牌辨識系統；Verkada 以雲端管理的監視攝影機起家，過去也曾爆發內部人員濫用影像權限的醜聞；Axon（電擊槍 Taser 與隨身攝影機大廠）則主宰警用穿戴裝置市場，並持續將業務延伸到融合各種感測器資料的平台。如果 Flock 的商業模式——路邊大規模掃描、AI 比對、跨單位資料共享——在這些廠商中是常態，那麼國會此刻要審視的監控足跡，遠比一家公司的攝影機數量所暗示的更大。

Hawley 想知道的四件事

信函提出的問題具體而可查核，並非修辭式的質問。Hawley 要求每家公司交代：

• 搜尋範圍：客戶能以多大的彈性搜尋車輛資料？能否用部分車牌、車種、時間區間，跨轄區查詢？
• 資料保存：車牌資訊保存多久？是否真的存在會刪除資料的機制？
• 2021 年以來的濫用：至今有多少起經查證的濫用案件？當事人受到什麼處分？
• 防護措施：有哪些控制機制，能確保執法人員在查詢前提出正當理由，而不是僅憑直覺——或私怨——就在全國追蹤系統裡輸入一個名字？

最後一個問題絕非假設。這次調查的直接導火線，正是多起員警利用系統追蹤前伴侶與家屬的 documented 案例，以及車牌誤辨導致錯誤逮捕的報導。Hawley 在調查啟動時於 X 平台發文：「美國人開車上班、送孩子上學、上教堂時，並沒有放棄自己的隱私權。我正在調查 Flock 攝影機，以查明誰能取用數億美國人的資料——以及他們拿這些資料做了什麼。」

業者的回應——謹慎而空洞

截至目前，各家回應都很有禮貌，但沒有實質承諾。Axon 發言人表示已收到信函、已聯繫 Hawley 辦公室，並「歡迎有機會展示我們對安全與負責任創新的承諾」。Flock 則表示將配合調查，期待說明「我們的技術如何運作、平台內建的防護措施，以及執法單位如何運用 Flock 來偵辦犯罪與尋找失蹤人口」。

Flock 的辯護高度依賴效用數據：該公司宣稱其技術協助破了全美約 10% 的通報犯罪、每年約 70 萬件，並在 2025 年協助尋獲約 1 萬名失蹤人口——平均每小時超過一人。這些數字是這個產業最有力的論據，也確實不容小覷。安珀警報、失竊車輛尋回、命案偵辦，確實都仰賴車牌辨識的命中結果。國會現在必須權衡的政策問題是：這些效用，是否足以正當化一座涵蓋全國每一位駕駛、無須搜索令、永久保存的位置歷史資料庫——包括所有無辜的人，換句話說，遲早包括每一個人。

州長們已經先動了

當華盛頓還在調查時，各州州長已經開始行動。佛羅里達州州長 Ron DeSantis 已下令將車牌辨識攝影機撤出州管道路；德州州長 Greg Abbott 則指示所有州級機構停止動用州款購買 Flock 攝影機，德州多個城市甚至走得更遠，直接拆除了已經付費安裝的設備。聯邦眾議院也出現了一部跨黨派法案，連署人包括 Ro Khanna、Lauren Boebert、Paul Gosar、Chip Roy 與 Victoria Spartz——一個罕見的進步派與自由派（Freedom Caucus）大聯盟。當進步派民主黨人與極右派共和黨人一致認定某項警用科技已經越界，這個產業腳下的政治地基是真的在鬆動。

這波反彈還有一個奇特的意識形態結構：保守派批評者聚焦隱私、政府濫權與無令狀追蹤；極左派組織者則把攝影機納入反 AI、反警政、反資料中心建設的更大抗爭。兩個陣營從完全相反的方向抵達同一個目標，而它們合力施加的壓力，讓車牌辨識監管的規範化，成了這個分裂國會中少數真正具備跨黨派動能的議題。

為什麼這件事對 AI 政策至關重要

這個故事的意義遠超過攝影機本身。車牌辨識網路是大規模部署的第一個範本，而同樣的模式正在整個 AI 產業擴散：民營公司以全國規模聚合感測器網路，用機器學習把原始影像轉換成可搜尋的情報，再把查詢權限賣給數千個政府客戶——全程沒有搜索令、沒有法律框架、沒有有意義的外部稽核。同樣的架構，也出現在人臉辨識搜尋引擎、零售業監控合作計畫，以及餵養移民執法單位的資料仲介身上。

因此，Hawley 的調查是一個測試案例：國會的監督權究竟能不能「看懂」這類系統，更別提約束它們。他信中的問題——誰能查、資料活多久、被濫用幾次、什麼機制能擋下不當查詢——正是任何 AI 監控法規都必須回答的問題。如果四家最大的公共安全廠商答不清楚或不願回答，接下來的就不會是信函，而是立法。

對整個 AI 產業而言，教訓令人不安：反對大規模資料蒐集的聲浪，已經不再是黨派口水戰，而是一場由共和黨參議員主持、有傳票為後盾的正式調查——在一個兩黨爭相宣告「誰馴服了監控經濟」的國會裡。「先蓋再說、永不請求許可」的時代，可能正走向終點——不是砰然巨響，而是一個繳交書面答覆的期限。