FBI 局长称 AI 使用量增长 605%，执法场景正加速引入大模型工具
据 IT之家 9 月 20 日消息，美国联邦调查局（FBI）局长卡什·帕特尔近日在福克斯新闻一场采访中表示，在他的推动下，FBI 对人工智能技术的使用量增长了 605%。他称，AI 在跟进线索、保护儿童以及防范校园枪击案等任务中发挥了关键作用，并提到自其就职以来，人工智能曾帮助阻止北卡罗来纳州以及“另外六个州”发生枪击事件。不过，外界目前仍难以确认这605%具体对应的是调用次数、项目数量、工作流覆盖范围，还是内部系统使用规模。
从公开信息看，FBI 确实正在加快 AI 部署。来源显示，美国司法部 2025 年度人工智能应用项目清单中，归属 FBI 的 AI 应用案例共有 50 项，其中 9 项被标记为“高影响力项目”。而 FBI 首席人工智能官凯蒂·诺伊斯今年 8 月曾表示，该局获批投入使用的 AI 应用案例数量已达到 139 项，约为年初统计数字的三倍。与此同时，FBI 此前还发布采购文件，计划斥资 8800 万美元采购 AI 服务器，显示其可能正在为更大规模的模型应用和数据处理能力建设基础设施。
从线索筛选到案件分析，AI 正进入执法核心流程
帕特尔在采访中强调，人工智能“如果依法使用”，是开展数据筛选和分类的关键工具。对于 FBI 这类机构而言，AI 的价值并不只在聊天机器人式的问答，而在于模式识别、信息归纳、线索关联和大规模数据处理。这类能力与执法场景高度匹配：海量报案记录、通话录音、通讯数据、嫌疑人关系网络以及跨案件线索，都需要快速整理并发现异常。
来源提到，帕特尔曾在今年 5 月的一篇专栏中表示，借助人脸识别等 AI 工具，失踪儿童的寻回数量提升了 30%，虐童案件逮捕人数上升 20%。他还提到，FBI 已启用新的 AI 工具，用于通话录音转写、生成内容摘要，甚至辅助梳理人员联络关系，并将其与其他已收到的报案线索进行关联。过去分析师团队处理凭搜查令获得的海量通讯信息可能需要数周，而 AI 可以显著压缩这类流程所需时间。
- 数据整理：对通话录音、文本材料和报案信息进行转写、摘要与分类。
- 线索关联：辅助发现不同案件、人员、地点与通讯记录之间的潜在联系。
- 高风险预警：用于识别可能涉及校园枪击、儿童安全等紧急风险的线索。
- 图像与身份分析：在失踪儿童、人脸识别等场景中提升检索和匹配效率。
政府 AI 采购升温，FBI 可能从“试点”转向“规模化”
FBI 的 AI 扩张并非孤立现象。来源显示，去年美国联邦总务署已批准 Claude、Gemini 和 ChatGPT 进入政府可用产品名录，向各政府机构开放。今年 5 月，美国国防部也与八家 AI 企业签署合作协议。对美国政府部门而言，大模型和 AI 工具正逐渐从探索性技术转为日常办公、分析和安全任务中的基础能力。
帕特尔还在 9 月 15 日的参议院听证会上称，他可以直接联系各大头部 AI 企业的首席执行官，并表示相关企业负责人在执法事务上与 FBI 开展协作。他同时提出，能够访问厂商的大模型，有助于打击借助人工智能实施的犯罪。来源还提到，部分犯罪团伙已经利用模型蒸馏攻击等方式搭建专用 AI 模型，这意味着执法机构面对的不只是传统网络犯罪，也包括由 AI 工具放大的诈骗、伪造、自动化攻击和社会工程风险。
影响与争议：效率提升之外，透明度和边界更关键
从科技产业角度看，FBI 案例反映出一个趋势：大模型正在进入高风险、强监管、强安全属性的政府业务系统。这对 AI 厂商、算力供应商和数据治理工具提供商都是重要信号。政府客户不仅需要模型能力，还需要权限管理、审计追踪、私有化部署、敏感数据隔离和合规评估等完整方案。因此，AI 基础设施采购、政务模型接入以及行业专用模型，可能会成为接下来公共部门数字化的重要方向。
但问题同样明显。帕特尔所称的 605% 增长，目前缺乏清晰口径；外界也很难判断 FBI AI 系统具体应用于哪些任务、由谁监督、误判如何纠正、与商业模型之间的数据边界如何划定。尤其在人脸识别、风险预警和人员关系分析等场景中，AI 一旦被用于执法决策辅助，就会牵涉隐私、偏见、误伤和程序正义等敏感议题。
FBI 最新互联网犯罪报告还将投资诈骗、婚恋骗局和虚假求职诈骗列为 AI 作恶高发领域，并已设置专门分类标签统计 AI 相关犯罪。这说明执法机构一方面在使用 AI 提升效率，另一方面也在应对 AI 被滥用带来的新型犯罪形态。对于中文读者和国内科技行业而言，这一事件的启示在于：AI 的产业落地不只发生在办公软件和内容生成领域，也正在深入安全、司法和公共治理等复杂场景。未来真正的竞争点，可能不只是模型性能，而是能否在高敏感场景中建立可审计、可解释、可约束的 AI 使用体系。