Flock chtěl hledat auta. Nová AI policii ukáže i „společníky“ řidičů

Od hledání poznávací značky k hledání podezřelého vzorce

Automatické čtení registračních značek, v americké terminologii ALPR, funguje na první pohled jednoduše. Kamera vyfotí projíždějící automobil, software převede značku do textu a přidá k ní čas, místo a některé údaje o vozidle. Policie pak může hledat například auto vedené jako kradené nebo vozidlo, které odpovídá popisu z vyšetřování.

Nový systém Flocku podle analýzy zdrojového kódu, kterou zveřejnil WIRED, posouvá princip jinam. Policista nemusí začít u konkrétní značky, jména ani známého trestného činu. Může zadat například určitou oblast, časové období a způsob pohybu. Systém následně vyhledá automobily, které danému vzorci odpovídají.

V praxi může jít o auta, která během několika dnů navštívila více obchodů, opakovaně cestovala mezi dvěma městy nebo se pohybovala u čerpacích stanic v nočních hodinách. Samotný takový vzorec samozřejmě není důkazem trestné činnosti. Problém spočívá v tom, že software z běžného pohybu vytváří seznam lidí, kteří mohou být pro policii zajímaví.

Zdrojový kód ukázal 69 předpřipravených dotazů

OS Investigate má podle WIRED obsahovat nabídku 69 připravených dotazů. Policista si jeden vybere, doplní například místo nebo čas a před odesláním ho může upravit. Systém přitom není omezený na jednoduché vyhledávání v databázi značek.

Magazín ve zveřejněných souborech objevil popisy 45 nástrojů, ke kterým může umělá inteligence přistupovat. Patří mezi ně záznamy ze čteček registračních značek, metadata kamer, policejní spisy, záznamy o zatčeních, protokoly z tísňových linek nebo výsledky balistických testů. Některé funkce mají sahat také do komerčních databází s telefonními čísly, e-mailovými adresami, příbuznými a dalšími kontakty.

Podle popisu ve zdrojovém kódu může takzvaný „workup“ začít jménem a datem narození a skončit přehledem vozidel, předchozích záznamů, příbuzných, telefonních čísel a online účtů. Pro běžného člověka je důležité, že se zde propojují různé typy informací. Jednotlivý záznam o průjezdu kamerou může působit banálně. Ve spojení s dalšími databázemi ale získává mnohem osobnější význam.

AI hledá také „společníky“ automobilu

Jedna z popsaných funkcí umí podle WIRED vyhledat další vozy, které se opakovaně objevovaly u stejných kamer jako sledované auto. Systém tak může vytvořit seznam takzvaných associates, tedy vozidel, která se s cílovým autem pohybovala společně.

Princip je založený na opakovaném výskytu u stejné kamery v krátkém časovém intervalu. To může být užitečné při vyšetřování skutečně koordinované činnosti. Stejně snadno ale může označit za „společníka“ člověka, který pravidelně parkuje u stejného obchodu, pracuje ve stejné čtvrti nebo se pohybuje po stejné trase.

Takové vyhodnocení má proto charakter pravděpodobnostního odhadu, nikoli ověřeného faktu. Umělá inteligence zde neví, zda lidé ve dvou autech spolu skutečně komunikují. Pouze vidí, že se jejich vozidla opakovaně objevila na podobných místech. Pokud policista výsledek použije jako pevný důkaz vztahu mezi lidmi, může dojít k chybnému závěru.

Flock tvrdí, že produkt je stále ve vývoji

Flock Safety podle WIRED uvedený nástroj testuje s menší skupinou policejních partnerů. Firma zároveň uvedla, že možnosti a pracovní postupy se před případným širším uvedením mohou výrazně změnit. To je důležitá výhrada: zveřejněný zdrojový kód ukazuje, co systém podle dostupných souborů umožňuje nebo k čemu směřuje, nikoli nutně podobu finální komerční verze.

Na veřejném webu firma dnes prezentuje širší platformu FlockOS jako systém pro propojení kamer, čteček značek, dispečerských systémů, záznamů z tísňových linek a dalších zdrojů. Oficiální popis mluví o jednom společném přehledu pro policii, hasiče, záchranáře a bezpečnostní týmy. Konkrétní produkt OS Investigate ani jeho veřejný ceník však firma na svých stránkách běžným zákazníkům nenabízí.

Nejde tedy o AI nástroj, který by si mohl předplatit domácí uživatel nebo česká malá firma. Veřejně potvrzená dostupnost v češtině ani distribuce pro český či evropský trh nejsou k 19. srpnu 2026 doložené. Stejně tak u něj nedává smysl porovnání benchmarků s modely GPT, Gemini nebo Claude. Nejde o obecný jazykový model určený k řešení úloh, ale o specializovaný systém napojený na policejní a komerční databáze.

Proč je důležitá hranice mezi vyšetřováním a plošným dohledem

Flock Safety svou technologii dlouhodobě popisuje jako nástroj pro konkrétní, případově zaměřené vyšetřování, nikoli pro sledování lidí. Zjištění WIRED ale ukazuje jiný typ použití: dotaz může začít pouze místem, časem a určitým způsobem jízdy. To mění logiku systému.

Policie už nehledá jen odpověď na otázku, zda konkrétní vozidlo projelo kolem určité kamery. Může se ptát, která auta se v daném prostoru pohybovala neobvyklým způsobem. Takové vyhledávání se týká i lidí, kteří nejsou podezřelí z konkrétního trestného činu a jejichž vozidlo nebylo na žádném seznamu.

Na riziko podobných systémů upozorňují také organizace na ochranu soukromí. Americká ACLU ve svém právním rozboru uvádí, že propojené databáze ALPR mohou vytvářet rozsáhlé záznamy o pohybu řidičů, včetně osob, které nejsou podezřelé z trestné činnosti. Organizace zároveň kritizuje změny smluvních podmínek Flocku a požaduje větší kontrolu měst nad vlastními daty.

Ve Spojených státech proto probíhají spory o to, zda dlouhodobé sledování pohybu automobilů nepřekračuje očekávání soukromí chráněná ústavou. ACLU a Electronic Frontier Foundation podporují případ, který zpochybňuje používání Flockových systémů pro sledování pohybu řidičů napříč městem. Firma se současně v srpnu 2026 snaží reagovat na rostoucí politický a veřejný tlak úpravami platformy, jak informovala agentura AP.

Evropský kontext: v Česku by nestačilo jen koupit kameru

Českého čtenáře se případ týká hlavně jako ukázka toho, jak rychle může z kamerového systému vzniknout nástroj pro odvozování vztahů a návyků. Pokud by podobné řešení někdy působilo v Evropské unii, muselo by se vypořádat s evropskými pravidly pro zpracování osobních údajů a policejní práci.

Evropský sbor pro ochranu osobních údajů připomíná, že policejní zpracování osobních údajů vyžaduje zvláštní ochranná opatření, kontrolu přístupu a prevenci neoprávněného zveřejnění. Evropský akt o umělé inteligenci navíc stanovuje přísná pravidla pro některé formy biometrické identifikace na veřejnosti a pro použití těchto systémů policií.

OS Investigate podle dostupných informací není systém pro rozpoznávání obličejů. Přesto může být z pohledu soukromí citlivý, protože propojuje identitu s pohybem vozidla a dalšími záznamy. Rozdíl mezi „poznávací značkou“ a konkrétním člověkem se tím v praxi zmenšuje.

Co by měly úřady kontrolovat před nasazením podobné AI

Nejdůležitější není pouze přesnost modelu. Úřad by měl vědět, jaké databáze systém používá, jak dlouho data uchovává, kdo může dotazy zadávat a jak se kontrolují výsledky. Každé vyhledávání by mělo mít jasný účel, dohledatelnou historii a pravidelný audit.

Stejně podstatné je oddělit nápovědu od důkazu. Výsledek AI může policistovi pomoci vytvořit vyšetřovací stopu, neměl by ale sám o sobě rozhodovat o vině, zatčení nebo zásahu proti člověku. Systém, který vybírá lidi pouze podle jejich pohybového vzorce, potřebuje přísnější kontrolu než běžné vyhledávání konkrétní registrační značky.

Flock Safety tak nepřináší novinku pro běžné uživatele, ale důležitý příklad širšího trendu. Umělá inteligence nemusí vytvářet text nebo obrázky. Může také spojovat zdánlivě obyčejné záznamy a měnit je v odhad toho, kdo se s kým stýká, kam jezdí a zda se jeho chování někomu jeví jako neobvyklé. Právě tuto hranici je potřeba sledovat dříve, než se podobné nástroje stanou běžnou součástí veřejné infrastruktury.

FAQ