AI 聽錄音寫警察報告：沒說的寫不進去，試用 90 天的警局沒買

Manchester 警局的巡警，2024 年 5 月在每天的點名時間上了一堂課。

這座新罕布夏州的城市，正要試用 Axon 的 Draft One。Axon 是賣隨身錄影機和電擊槍的公司。Draft One 會讀錄影機錄到的聲音，替警察寫出報告的敘述草稿。

課上教了三件事，研究團隊的方法說明記得很清楚。先在報告系統開檔，再叫出草稿；草稿要逐句核對；第三件，在現場把自己的動作和看到的東西清楚講出來，事後再對著錄影機口頭總結一次。

最後那一件，是試用前就測出來的：說得越清楚，草稿越準、細節越多。

所以這套工具要好用，警察得先在現場，替它把看到的東西說一遍。

一天省一小時，寫在第一份新聞稿裡

Draft One 在 2024 年 4 月 23 日發表。新聞稿說，事件結束五分鐘內，草稿就會出現在警察面前。

它也給了一個數字：試用機關每天大約省下一小時文書時間。同一份新聞稿裡，Fort Collins 警局的警佐 Robert Younger 說，他們寫報告的時間少了 82%。

這個 Fort Collins 的數字，後來又出現過兩個版本，口徑都沒有交代。

Axon 創辦人 Rick Smith 在那年 8 月的財報會議上，轉述了客戶的說法。如果它能把警察一天兩成到兩成五的時間從寫報告裡解放出來，「那幾乎就像一夜之間，我的警力多了 20%」。

買家確實痛。懷俄明州 Laramie 市府 2024 年的議案寫，一名警察每個班大約要花兩到三小時寫報告。

Manchester 量的是整份報告

Manchester 那次試用，是一場隨機對照試驗。85 名自願的巡警被隨機分成兩組，42 人用 Draft One，43 人照舊。

研究團隊從警局的報告系統拉時間戳。警察開新報告是起點，送出審核是終點，中間的分鐘數就是一份報告的時間。

試驗期一共 755 份報告。兩組的差距落在統計誤差之內，研究者形容信賴區間很寬。他們換一種算法，用一整年 6,084 份報告再比一次，結論一樣。

2024 年 9 月 11 日，預印本上線。摘要寫：「我們的發現與這項技術的行銷預期相反。」

研究者自己給的解釋很具體。 一份警察報告，敘述只是其中一段。警察還得替每個談過話的人、每件扣下的物品，逐筆輸入資料。

所以他們寫：「就算像 Draft One 這樣的 AI 能讓寫敘述變快，也不一定能明顯縮短完成整份報告的時間。」量具一換，結論就跟著換，英國公務員試用 Copilot 時也碰過。

試用 90 天，Anchorage 說暫不

三個月後，換阿拉斯加的 Anchorage 開口。

2024 年 12 月 4 日，Anchorage 警局行政副局長 Gina Burington 在市議會的公共衛生與安全委員會上報告。Axon 給的 90 天免費試用，11 月底結束了，警局暫時不採用。

「我們原本希望它能替警察省下大量時間，」她說，結果並不是這樣。

她給了兩個理由。第一個是校稿：草稿出來以後，「警察當然還得進去讀它、改它、核對資訊對不對」。花在審稿的時間，吃掉了 AI 省下的時間。

第二個理由，把問題往前推了一步。系統只分析聲音，所以草稿缺了細節。「如果他們看到了什麼但沒說出口，錄影機當然不會知道。」

這句話講的是輸入。 Manchester 那堂課要警察多說話，補的就是同一個洞。說出口的，草稿才寫得出來。沒說的，警察得自己「加東西、減東西，確定它準確又完整」。

錄到的聲音，也不全是警察的

反過來也會出錯：錄影機錄到什麼，草稿就可能寫進什麼。

猶他州 Heber City 警局 2025 年 12 月開始用 Draft One。後來有一份草稿，寫一名警員變成了青蛙。

警佐 Rick Keel 對 FOX 13 說，錄影機和寫報告的軟體「抓到了背景正在播的電影」。那部片是《公主與青蛙》。

澳洲塔斯馬尼亞警方 2025 年在 Launceston 試辦，評估文件經資訊公開由 ABC 取得。評估寫，一名警察面對一個人的單純場面，Draft One 表現很好。伴侶、小孩、證人都在場時，它會弄混誰是誰，也會漏掉關鍵細節。

有一次，草稿寫一名女子指控對方曾經威脅她的性命。警員回頭看錄影，她說的其實是沒有受到威脅。那名警員認為，是當時有人同時在講話，讓 Draft One 聽錯了。

更早之前，西雅圖所在的 King County 檢察官辦公室已經發過備忘錄：「目前本辦公室決定，不接受任何在 AI 協助下產出的警方敘述。」首席副檢察官 Daniel J. Clark 舉的例子，是一份 AI 協助的報告，寫進了一名不在現場的警員。他說，有些錯誤「小到審閱時會漏掉」。

Tasmania 量到快了將近一倍

同一份 Tasmania 評估，量到的是另一面。用 Draft One 寫完再核對，一份報告要 42 分鐘，大約是傳統寫法的一半。

評估推算，一年能省約 160 週工時、43 萬多澳元薪資。它還記下，AI 抓到了幾處警察漏掉、可能是脅迫控制的行為。

Heber City 也沒有停用。Keel 說：「我現在每週大約替自己省下 6 到 8 小時。」KQED 報導，Fort Collins 自己的分析是用 Draft One 平均一份 8 分鐘，不用要 23 分鐘。

差別有一部分在量什麼。 Manchester 量的是開檔到送審的整份報告。Tasmania 量的是寫完加核對，Fort Collins 沒交代口徑。這些數字可以同時是真的。

Axon 也不認為那份研究代表現在。它對 Forbes 說，研究依據的是單一警局 2024 年產出的草稿，產品這兩年改了很多。

警局也一直在付錢。Laramie 2024 年把 Draft One 加進 Axon 合約，每年多付 74,753.28 美元。伊利諾州 Wheaton 2026 年 6 月的議案裡，Draft One 一年 68,049 美元，議案列的是十年期。

Manchester 的研究只有一個警局、一種結果、一個時間點，這是作者 Ian Adams 自己說的。Anchorage 說的也是暫不，副局長表示技術進步後願意再評估。2026 年版的 Draft One 會不會改寫這個結論，公開資料還答不了；Tasmania 也還在檢討要不要採用。

簽名的人，還是那名警察

一份從錄音長出來的草稿，能省多少時間，看的是警察在現場說出口多少。

Anchorage 的兩個理由，在我看來是同一件事的兩面。草稿只寫得出說出口的東西；寫出來的每一句，警察都得認領，因為簽名的是他。

Axon 自己的產品頁也寫，警察必須審閱、補上缺的資訊、為準確性簽名，才能送出。它還加了事後口述的功能，讓警察補講現場的脈絡。兩個設計承認的，是同一件事。

不是每個警局都照做。Mother Jones 2025 年用公開紀錄查到，回覆的 7 個警局裡，有 6 個關掉了要求警察審閱草稿的設定。Draft One 上市時預設只寫輕微案件、不含逮捕與重罪，這也是機關可以自己放寬的。

草稿本身也會消失。 Axon 一位生成式 AI 產品經理在一場線上座談說：「我們不保存原始草稿，這是刻意的設計。」猶他州 2025 年 5 月起要求，AI 參與產出的報告要加註，作者要證明讀過、核對過。加州 2026 年 1 月起更進一步，初稿要跟最終報告保存一樣久，Axon 當時說會遵守。

我從這件事學到的，是評估任何「從錄音寫文件」的 AI，都先問輸入那一頭錄到了什麼、漏了什麼。會議紀錄是這樣，醫師的看診紀錄也是。Axon 今年 5 月的股東信就寫，Draft One 正在往醫療擴張。

Heber City 那份報告裡的青蛙，是錄影機聽到了、卻沒有人說給它聽的東西。警局說會繼續用，只是看得更緊。

查核備註：Axon 2026 年第二季股東信未讀到；它回應 Forbes 的話只讀到西語版，英文原句未核；Draft One 在加州是否已改存初稿沒查到，產品頁 11 月 3 日仍寫留使用紀錄、不存草稿本身。利益：我用 Claude 寫稿，Anthropic 與 Draft One 底層模型的供應商 OpenAI 是競爭對手。