Eu estava do lado de fora de um enorme prédio de vidro e tijolos em Fort Worth, Texas. Lá dentro, milhares de policiais se reuniram para o que os folhetos chamavam de “o futuro do policiamento”. Não pude entrar. Mas as histórias vazaram. E o que saiu foi perturbador. A IA não está apenas ajudando policiais; está se movendo para conquistar o coração da aplicação da lei americana.
A proposta na Conferência de Tecnologia da Associação Internacional de Chefes de Polícia foi simples. Automatize o trabalho ocupado. Deixe que as máquinas cuidem da papelada para que os policiais possam se concentrar no trabalho “significativo”. Mas no policiamento, esse “trabalho pesado” é a estrutura legal que mantém os casos unidos. Automatizar relatórios policiais ou análises de casos não economiza apenas tempo. Isso muda o resultado da vida das pessoas.
A caixa preta na batida
Olhe ao redor do showroom. Você verá câmeras de reconhecimento facial. Leitores automatizados de placas. Drones. Detecção de tiro. Chatbots para linhas 911 não emergenciais. Ferramentas de redação de relatórios.
À medida que os bairros perdem a presença policial humana, a indústria ganha automação. O processo de tomada de decisão está sendo entregue a algoritmos. As startups de tecnologia estão vendendo IA como um sistema de “controle de tráfego aéreo automatizado”. É um cérebro digital centralizado. Ele processa dados – geralmente coletados pelas mesmas empresas que os vendem – e ajuda os departamentos a delegar recursos.
Nem todo mundo está comprando.
“Muito disso são truques de vendas que não cumprem realmente o que prometem.”
— Abrem Ayana, capitão de polícia, Brookhaven, GA
Sem supervisão federal, os policiais não têm escolha senão confiar nos vendedores.
Décadas atrás, os departamentos usavam tecnologias antigas como CompStat e PredPol. Eles prometeram um policiamento imparcial e baseado em dados. Eles falharam. Em vez disso, exacerbaram os preconceitos raciais. Mas pelo menos os humanos estavam no comando naquela época. Os humanos poderiam ser responsabilizados. Os humanos podem estar errados de maneiras compreensíveis.
Esta nova onda de IA no policiamento promete corrigir falhas do passado, inundando o sistema com dados objetivos e em tempo real. Os defensores dizem que isso preenche a lacuna. Os críticos dizem que isso corrói a transparência quando a confiança pública já está se desgastando.
Afogando-se em dados
Jason Truppi, ex-agente de crimes cibernéticos do FBI, diz que os policiais estão se afogando.
Ele usa óculos inteligentes Meta Ray-Ban. Ele fala rápido. Suas frases são salpicadas de jargão corporativo. Em 2020, ele foi cofundador da ForceMetrics. A empresa oferece “Velocity”, uma plataforma de assistência à decisão alimentada por IA. Ele afirma transformar dados esmagadores em insights claros.
Truppi chama os sistemas policiais legados de “antiquados”. Duas décadas de registros de emergência, arquivos de liberdade condicional e imagens de câmeras corporais criaram uma sobrecarga de informações.
“Não usamos a ‘palavra P’, porque [o policiamento preditivo] falhou”, disse Truppi.
Velocity é um Centro de Crime em Tempo Real (RTCC). A NYPD adotou o conceito há vinte anos. Tradicionalmente, os analistas humanos agregavam dados de chamadas para o 911, CCTV e leitores de licenças. Eles deram aos policiais um resumo antes de chegarem ao local. Menos surpresa. Menos chances de as coisas darem errado – “coragem e armas”, como diz o eufemismo da indústria.
Mas o dilúvio é muito grande. Só em 2019, o NYPD coletou dois anos de filmagens de câmeras corporais todas as semanas. Os humanos não podem analisar isso. Não de forma significativa.
RTCCs modernos como o Velocity usam IA para encontrar padrões no caos. O objetivo? Melhor consciência situacional. Truppi atribui as recentes tragédias nas interações policiais-civis à falta de uma “abordagem baseada em dados”.
A verificação da realidade
Nina Loshkajian não está convencida.
Ela é membro do Centro de Raça, Desigualdade e Direito da NYU.
“A realidade é que os departamentos de polícia já usavam previsões… há anos… Esses sistemas algorítmicos não preveniam violência… não deveríamos ser enganados.”
A empresa de Truppi concorre com gigantes como Motorola Solutions e Axon. Axon (anteriormente Taser) comprou a empresa de vigilância Fusus no início de 2024 para lançar o Axon Fusus. Eles já fabricam armas paralisantes, câmeras corporais e leitores de placas de veículos. Eles ainda têm um chatbot de IA e um programa de drones.
Axon e Motorola estão tentando monopolizar a pilha. Da coleta de dados em cenas de crime à estratégia de alto nível via IA.
Os departamentos de polícia frequentemente assinam contratos plurianuais. Eles recebem testes gratuitos. Eles usam “aquisição de fonte única”, o que elimina a concorrência. Você assina uma vez e está bloqueado.
A corrida do ouro
O dinheiro está entrando.
No final de 2023, a Axon lançou o “Plano da Era da IA”. Pague uma taxa anual. Obtenha ferramentas de IA atuais e tudo o que elas lançarem a seguir.
Entre o primeiro trimestre de 2024 e o primeiro trimestre de 2025, as assinaturas aumentaram 140%. O presidente da Axon, Joshua Isner, disse aos investidores: “Estamos determinados a nos tornar a empresa de IA em segurança pública”. A receita de IA cresceu 700%.
Andrew Guthrie Ferguson, professor de direito da GWU, vê uma corrida do ouro.
“Estamos a assistir a uma corrida ao ouro… com a promessa de que isso facilitará o seu trabalho.”
Os investidores notaram. Na conferência IACP, 25% dos participantes do showroom eram empresas de capital. Eles não eram policiais. Eles queriam apostar na tecnologia.
E o discurso de vendas está funcionando.
O problema da papelada
Por que os policiais compram?
Porque eles odeiam papelada.
Um estudo da Axon mostra que os policiais gastam 40% de seu turno escrevendo relatórios. O trânsito para. Reclamações de ruído. Coisas mundanas.
“Não nos inscrevemos para sentar atrás de um teclado”, disse John Mackey, sargento do Colorado. Seu departamento usa Field Notes, uma ferramenta de relatório de IA da Truleo.
A ferramenta Draft One da Axon promete consertar isso. É construído em um ChatGPT modificado. Axon afirma que é “livre de alucinações”. Eles reduziram o botão da criatividade para zero.
Não aposte tudo nessa afirmação. Até a OpenAI e o Google lutam contra alucinações. No início deste ano, o Draft One gerou um relatório dizendo que um oficial havia se transformado em sapo. O áudio de A Princesa e o Sapo tocando no local provavelmente confundiu a IA.
É engraçado. Até que não seja.
A responsabilidade desaparece
Os resultados reais dos relatórios de IA podem ser mortais.
Quando um humano escreve um relatório, você pode interrogá-lo no tribunal. Você pode perguntar por que eles incluíram detalhes específicos. Você pode avaliar seu estado de espírito. Você pode examinar seu julgamento.
Você não pode fazer isso com um algoritmo de caixa preta.
Pior ainda, o Draft One originalmente não tinha trilha de auditoria. Depois de enviar o relatório, a geração original da IA desapareceu. Nenhuma cópia na nuvem. Sem histórico de versão.
Noah Spitzer-Williams, gerente de produto da Axon, admitiu em uma mesa redonda que a plataforma não salvou os originais por design. “A última coisa que queremos é criar dores de cabeça de divulgação.”
Por outras palavras, se uma alucinação de IA acabasse num processo judicial, os advogados e juízes não teriam forma de provar que foi gerada por IA. O oficial humano acabou de desligar. Tornou-se a palavra deles contra… nada. Evitar.
Isso mudou em dezembro. Após pressão, Axon atualizou o Draft One. Agora os departamentos podem manter a narrativa original da IA.
Brandon Garrett, professor de Direito da Duke, ainda está cauteloso.
“A ideia de que você estaria inventando dados… para serem usados em tribunal é perigosa.”
Modelos generativos inventam coisas. É assim que eles funcionam. Utilizar esse resultado num processo judicial é um conflito fundamental com o devido processo. A tecnologia se move mais rápido do que a lei pode acompanhar. E enquanto os executivos contam o crescimento de 700% das receitas, as pessoas que recebem estes relatórios ficam a adivinhar o que é verdade e o que foi sonhado por uma máquina.
