David Lawrence 在哈佛法學院就讀時，校園內一宗涉及警員的槍擊案引發了對警方行為的激烈爭議。他意識到大多數警務錯誤發生在警員無法即時取得部門規定的情況下，因此輟學，決心用 AI 解決這個問題。

他與哈佛 MBA 畢業、前 Google 工程師 Amit Patankar，以及波士頓退休警局副局長 Michael Gropman 共同創立了 Blue Voice。這家位於波士頓的 AI 新創公司，旨在為現場執勤的警員提供即時政策指引。

三年後，Blue Voice 結束了隱身模式，宣布獲得由 SignalFire 和 Las Olas VC 領投的 600 萬美元資金。目前，全美 25 個州的 225 個縣級機構的警員每天都依賴這款工具，以確保他們的行動符合部門協議。

Lawrence 將這個平台比作律師廣泛使用的 AI 工具 Harvey，或是醫生使用的類似工具 OpenEvidence。

Lawrence 告訴 TechCrunch：「當警員做決定時，他們是根據腦中內化的數千頁法律、政策、市政條例和州法，憑記憶或最佳猜測來判斷。」

在 Blue Voice 出現之前，如果警員無法回憶起特定協議，例如犯罪現場所需的確切第七步驟，他們幾乎沒有好的選擇。他們可能需要翻閱一本 15,000 頁的手冊，半夜叫醒主管，或者搜尋 Google 或 ChatGPT 等缺乏警方專門訓練的通用工具。

Lawrence 表示，傳統方法耗時過長，而消費級 AI 模型提供的答案錯誤率高達 30%。

Blue Voice 表示它解決了這個問題，因為它是在部門專屬的法律、地方條例、協議和指南上進行訓練的，這些內容是通用 AI 工具無法從公共網路上獲取的。該平台還能在發生槍擊事件時，讓警員透過手機即時存取詳細的學校地圖。

如今，Blue Voice 每分鐘回答一個問題。Lawrence 表示，警員對這款工具充滿信心，因為它總是直接引導他們查閱原始法規，而不是像 ChatGPT 那樣自行生成答案。

該工具並非命令警員採取行動，而是提供法律依據，最終決策仍由警員結合自身現場經驗做出。

Lawrence 表示，過去一年，Blue Voice 的客戶群增長了十一倍，因為各警察部門看到了具體成效，包括犯罪率下降和操作爭議減少。

Lawrence 提到，Blue Voice 最近協助阻止了一起綁架案。一名菜鳥警員發現一名男子正強迫一名年輕女孩進入他的車輛，不確定是否有法律依據介入。

該警員透過手機諮詢 Blue Voice，應用程式立即確認該情況符合「引誘兒童」的法律標準，這項罪名涵蓋了為對未成年人犯罪而誘騙的行為，賦予他立即採取行動的權力。

在另一個案例中，Blue Voice 提醒一位部門主管，在槍擊事件後，未經第三方心理健康評估，他不能讓一名警員復職。

這家與私募股權支持的 Lexipol 競爭的新創公司，最近還開發了協助偵探解決懸案的功能。

在警方使用 AI（例如 Flock Safety 的車牌監控系統）日益受到批評之際，Lawrence 希望 Blue Voice 能證明，妥善部署的 AI 可以在不犧牲公民權利的情況下，提供公共安全效益。

Lawrence 曾為康乃狄克州州長 Ned Lamont 工作，對公共服務充滿熱情，並表示對離開法學院毫無遺憾。他說：「這是我職業生涯中能做的最好的事情，也是我可能產生最大影響的方式。」