主要问题在于处理证据所需的时间
要聆听50小时的录音并整理成文字记录，一名工作人员可能需要花费约70个工作小时。而这还未包括对内容的全面分析、证词的比对以及关联关系的梳理。
尽管听起来有些荒谬，但处理录音所耗费的时间可能比录音本身还要长。如果调查涉及数年时间、数十人及数百份文件，工作难度将成倍增加。
然而，现代技术已经能够实现语音自动识别、视频分析、文件系统化整理，以及整合来自不同来源的信息。问题不在于人工智能能否完成此类任务，而在于这些能力在实践中被利用得有多有效。
实践案例：250万欧元欺诈案调查
让我们来看一个经过匿名处理的实际案例，涉及对一个团伙涉嫌欺诈行为的调查。案卷材料数量庞大，即便是经验丰富的专家，也需要数月时间才能完成审查。
调查规模
- 2 500 000 欧元——涉嫌欺诈的金额；
- 90小时的录音资料；
- 20小时的视频资料；
- 需梳理时间线的事发过程跨度达2年；
- 3名被告及9名相关人员；
- 涉案的8家公司；
- 即时通讯软件中的聊天记录、文件及财务信息。
有人花了超过3.5个月的时间分析这些材料。需要研究记录、筛选出重要片段、还原事件顺序，并确定参与者与公司之间可能存在的关联。
随后，这些材料通过人工智能进行了处理。
不到2小时，人工智能就完成了证据库的初步处理，构建了关系图谱，还原了事件时间线，并整理出了音频和视频材料的摘录。
此外，系统还利用网络搜索功能，获取了关于被提及的公司、其实际控制人以及已公布的财务报告的公开信息。
与以往面对大量零散文件的情况不同，调查人员此次获得了一份结构化的调查全景图，并能够从查明的事实直接跳转至其来源。
当然，两小时的自动化处理无法替代对证据的法律评估或全面的调查。但这充分展示了在信息检索和系统化方面，时间可以被大幅缩短。
人工智能具体能实现哪些自动化？
1. 音频转录
Whisper、Vosk及其同类产品等本地语音识别系统，可在无需将机密材料发送至外部云服务的情况下，将音频记录转换为文本。
转录完成后，即可按姓名、日期、地址、公司名称、金额和关键词进行检索。每个检索到的提及内容均可附带时间戳和原始录音的链接。
调查人员无需反复聆听数十小时的音频，可直接跳转至感兴趣的片段并核查其内容。
2. 听证会的实时转录
如果适用法律允许此类处理，流式语音识别技术可在讯问或庭审过程中直接生成文本转录稿。
在此过程中，授权操作员应能够实时更正识别错误。原始音频记录和修改历史记录将被保存，以确保结果可追溯。
3. 视频分析与关键画面检索
计算机视觉技术能够自动识别人员、车辆及其他物体，定位目标事件并提取相应的视频片段。
在分析来自数十或数百个摄像头的录像时，算法可协助追踪目标在不同监控点之间的疑似移动轨迹。
此类结果需要人工核查：视觉上的相似性尚不能证明不同录像中出现的是同一个人或同一辆车。
4. 关联图与事件时间线
人工智能能够将来自通信记录、音频录音、视频资料和文档的信息整合为统一的信息结构。
这使得能够构建人员、公司、事件及金融交易之间的关联图，并形成与原始来源关联的调查时间线。
这种方法在涉及数年时间跨度且参与者众多的案件中尤为有用。该系统有助于发现相互关联，而无需调查人员时刻将数百个独立细节牢记于心。
庭审中的AI：实时核查证词
上述案例中最具代表性的成果之一，便是将人工智能直接应用于庭审过程。
该系统分析被告的口头陈述，并迅速将其与预先处理过的证据库进行比对。
当证词中出现潜在矛盾时，人工智能会查找相关材料，并允许快速核查相应的音频片段、通信记录或文件。
例如，如果某位当事人否认在特定时期与某人接触过，系统就能找到表明可能存在不一致的信息，并显示来源以及日期或时间戳。
专家无需耗时地手动检索案卷材料，而是能直接获得具体片段以供即时核查。
重要的是，人工智能的任务并非判定当事人是否说真话，也非判定其有罪与否。算法应发现可能存在的矛盾，并提供可核查的来源。最终的评估仍由人类来完成。
既然我们已经实现了车辆监控的自动化，为何不将证据分析也自动化呢？
自动车牌识别技术早已应用于道路监控系统。摄像头记录车辆信息，算法识别车牌，相关信息可供检索和比对。
本质上，这是将海量视觉数据转化为结构化信息的一个典型案例。
类似的原则也适用于其他数字证据：音频录音、视频、文件和消息。
警方无需再处理零散的文件，而是可以使用一个统一的系统，在该系统中，每份材料都会被索引、与其他来源关联，并可供快速分析。
当然，此类数据的处理必须符合法律法规、诉讼程序要求以及个人信息保护规定。
本地人工智能：证据的保密性与控制权
对执法机构而言，保持对机密材料的控制至关重要。因此，现代解决方案可直接部署在组织自有服务器上。
本地基础设施允许在无需将调查材料传输给第三方云服务提供商的情况下，执行转录、视频分析、文档检索以及关系图构建等操作。
同时，系统必须确保访问权限划分、操作日志记录以及原始证据的不可篡改性。自动生成的转录文本、分析结论和更正内容应与源文件分开存储。
可利用外部来源获取公开的企业和财务数据，同时不泄露调查中的机密信息。
人工智能无法取代调查人员。它只是消除了重复性工作
引入人工智能的目的，并非将作出法律决定的权力移交给算法。
人工智能不应独立判定有罪与否、证词的真实性，或所发现的匹配点是否具有证据价值。
其作用更为务实：加速信息处理、查找所需材料、还原事件时间线，并引导专家关注需要核查的情况。
所讨论的案例表明，原本需要耗费数周甚至数月时间手动完成的材料初步归类工作，在特定条件下可在数小时内完成。
数字调查的未来并非由人工智能取代人类，而是专家借助人工智能，从而获得更多时间来分析事实并做出合理决策。
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