大卫·劳伦斯曾是哈佛法学院的学生，当时校园内发生了一起涉及警察的枪击事件，引发了关于警察行为的激烈争议。劳伦斯意识到，大多数警务错误发生在警官无法即时获取部门规则时，于是他辍学用人工智能来解决这个问题。他与联合创始人阿米特·帕坦卡（哈佛MBA、前谷歌工程师）和迈克尔·格罗普曼（退休的波士顿警察局副局长）合作，推出了“蓝声”——一家总部位于波士顿的人工智能初创公司，为现场警官提供实时政策指导。

三年后，“蓝声”以600万美元的融资从隐身模式中脱颖而出，由SignalFire和Las Olas VC领投。如今，25个州的225个县级机构的警官每天依赖该工具来确保他们的行动符合部门规程——劳伦斯将其比作律师广泛使用的人工智能工具Harvey，或医生使用的类似工具OpenEvidence。

“当警官做出决定时，他们依靠记忆或最佳猜测，基于他们内化并记在脑中的数千页法律、政策、市政条例和州法律。”劳伦斯告诉TechCrunch。

在“蓝声”出现之前，警官如果记不起具体规程——比如犯罪现场所需的精确第七步——几乎没有好的选择：翻阅一本15000页的手册，半夜叫醒主管，或者使用谷歌或ChatGPT等缺乏警察特定训练的通用工具。问题是传统方法耗时太长，而消费级人工智能模型有高达30%的时间给出错误答案，劳伦斯说。

“蓝声”表示解决了这个问题，因为它针对部门特定法律、地方法令、规程和指南进行了训练，这些是通用人工智能工具在公共互联网上无法获取的。该平台还让警官在活跃枪手紧急情况下，通过手机即时获取详细的学校地图。

如今，“蓝声”每分钟回答一个问题。劳伦斯说，警官们对依赖该工具感到自信，因为它总是直接指向原始法规，而不是像ChatGPT那样自行生成答案。该工具不规定行动，只提供法律，最终决定由警官结合自己的现场经验做出。

劳伦斯说，在过去一年里，“蓝声”的客户群增长了11倍，因为警察部门看到了切实的成果，包括犯罪率下降和运营争议减少。

据劳伦斯称，“蓝声”最近帮助阻止了一起绑架案，当时一名新警官发现一名男子强迫一名年轻女孩进入他的车辆。由于不确定是否有法律依据进行干预，该警官在手机上咨询了“蓝声”。该应用立即确认情况符合“诱拐儿童”的法律标准——该罪行涵盖试图引诱未成年人以对其犯罪的行为——赋予他立即采取行动的权力。

在另一起事件中，“蓝声”提醒一名部门主管，在枪击事件后，未经第三方心理健康评估，他不能将警官恢复执勤。

这家初创公司与PE支持的Lexipol竞争，最近还开发了帮助侦探解决悬案的功能。

在警察使用人工智能（如Flock Safety的车牌监控系统）日益受到批评之际，劳伦斯希望“蓝声”能证明，适当部署的人工智能可以在不牺牲公民权利的情况下带来公共安全效益。

劳伦斯曾在康涅狄格州州长内德·拉蒙特手下工作，对公共服务产生了深厚热情，并表示他不后悔离开法学院。“这是我职业生涯中能做的最好的事情，也是我能产生的最大的影响。”他说。

上图从左到右：迈克尔·格罗普曼、大卫·劳伦斯和阿米特·帕坦卡。